機械学習をこれから始める人に押さえておいてほしいこと - Qiita

いしたーです。アルバイトで機械学習やってます。こんにちは。 とある勉強会に出席したときに、「機械学習をやりたいけどわからないことが多い」という意見を聞いたので、いくつかアドバイスを載せておきます。 読む前の注意 研究についてのアドバイスは書いていません。趣味で機械学習をやろうと思っている方が対象です。 この記事は他の方の意見をまとめたものではありません。私個人の経験に基づいて書いたものです。よって、この記事の内容はほとんど「私の意見」です。 以上2つの注意点を踏まえた上でお読みください。 「機械学習で何をしたいのか」を決めてほしい 機械学習を学ぶ前に、機械学習を使って何をしたいのかを決めてください。 機械学習は数式がたくさん登場したり、難しい概念を理解しなければならなかったりすることがあります。 やりたいことを決めてから学ぶと、今自分はある目的を達成するために学んでいるんだと思うことができ

[htnhtn15]

“機械学習アルゴリズムは「ブドウとリンゴのどこに着目すれば両者を分類できるか」を判断できない”特徴抽出済みのデータを入れる

[An7s]

初っ端でつまずくのでありがたい

[kabacsharp]

結局ノルム計算式か

[aokabit]

目標は大事

[chezou]

次元の呪いまで含めて丁寧な説明

[dreamyou]

“機械学習アルゴリズムを使って識別などを行うときには、特徴抽出を行った後のデータをアルゴリズムに入力するということをよく覚えておいてください。”

[teddy-g]

目的重要、実装重要、高次元は呪われる。大事なことが色々書いてある。

[tak4hir0]

機械学習をこれから始める人に押さえておいてほしいこと - Qiita

[kimutansk]

「機械学習で何をしたいのか」を決めてほしい／理論の完璧な理解は後回しでいい／入力データをそのまま学習できるわけではない、と。重要ですね。

[hatakazu93]

技術,機械学習

[minoru0707]

なるほどねえ。むやみに論理を理解するより、まずやってみてから必要な論理を理解したほうが良さそう

[sudo1101]

りんごとぶどうの識別なら、赤の濃さと青の濃さを特徴とする。

[hirsato]

つまり、機械学習アルゴリズムを使うためには、識別したいものを低次元のベクトルでうまく表現する必要があるということです。

[filinion]

え、まっったくの門外漢だけど、そんなもんなの？　ていうか、リンゴとブドウを赤と青の色の濃さで判別するのに、そんな高度な数学が必要なの…？

[computermonkey]

機械学習面白そう

[kana0355]

“機械学習アルゴリズムを使うためには、識別したいものを低次元のベクトルでうまく表現する必要がある”

[fijixfiji]

「次元の呪い」「この識別したい物体やデータから低次元のベクトルを取り出す操作を『特徴抽出』といいます。」「理論の完璧な理解は後回しでいい」

[kasumani]

機械学習をこれから始める人に押さえておいてほしいこと とある勉強会に出席したときに、「機械学習をやりたいけどわからないことが多い」という意見を聞いたので、いくつかアドバイスを載せておきます。 Tags: feedly, if

[kotesaki]

なるほど、なるほど。

[kyukyunyorituryo]

特徴点の抽出ということは学習させたい内容について詳しくかつ機械にわかるように伝える必要があるということか。

[sezondom]

“っている場所、読んでいて疑問に思った点などがあったら気軽にコメントしてください。”