何から勉強始めたらいい？（非情報系が機械学習を使う研究をしたいとき） - 木曜不足
以前、「非情報系が機械学習を使う研究をしたいとき」という記事を書きましたが、内容の半分はサイボウズ・ラボユースの宣伝だったんで、今回はタイトル詐欺じゃあないことも書きます。 いままで機械学習や深層学習に縁のなかった人が、それを使った研究を始めたいとなったとき、共通して直面する大きな課題は「何を優先的に勉強したらいいか」と「実験用の環境(PC)をどのように整えたらいいか」でしょう。 今回は何から勉強する？ という話。 機械学習そのもの(特に自分が使おうとしているモデル)を学ぶのは必須に決まっているので、機械学習を使う上で必要となる前提知識を学ぶ優先順位について考えてみます。 機械学習(深層学習を含む)を使う上でキーになる前提知識は、数学(特に解析・線形代数・統計)とプログラミングを含む情報科学であることは意見の一致するところだと思います。 情報系の人なら、情報科学はさすがにやってます。プログ
「プログラマが本当に理解するには実装しないといけない」か - 木曜不足
ジュンク堂池袋本店にて 10/11 に行われた「パターン認識と機械学習」(PRML) 愛好家の集まり、じゃあなかった、トークセッションにのこのこ行ってきた、ばかりか前でしゃべってきた。ありがとうございました＆お疲れ様でした＞各位 PRML同人誌 『パターン認識と機械学習の学習』（暗黒通信団） 刊行記念トークセッション 「今度こそわかる!? PRMLの学習の学習」 http://www.junkudo.co.jp/tenpo/evtalk.html#20121011_talk 参加して下さった上に感想までブログにしたためて下さった方には感謝感謝なわけだが、そういったブログの中で、@yag_ays さんがちょうど今気にしていたことを書かれていたので、ちょこっと紹介。 「今度こそわかる!? PRMLの学習の学習」に参加しました - Wolfeyes Bioinformatics beta 余談：
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
