社会人からはじめる機械学習勉強 Week 9 – Theano tutorial Logistic Regression

2016/2/29~3/6

deeplearning.net tutorial

先週から引き続き、ディープラーニングの実践勉強。

、、、ググっていたら同じように最近Deeplearning.netを学び始めている人のBlogを発見。しかもわかりやすい!

ということで、上二つを交互に見ながら進めていくことに。

Python Tutorial 

Theano に入る前の基礎勉強。9章のクラスを読了。Iterator, Generatorについて学んだ。

1章 Logistic Regression

Deeplearning.netでは、MNISTという手書きの数字0~9を画像識別するタスクを、各手法を通じて実装していくことで各手法の理論・実装方法やTheanoの使い方を理解していくことができる。MNISTの識別タスクは機械学習ではHello worldにあたる入門の位置づけ的存在のよう。

今週は、1章のLogistic regression読了。そして実践力をつけるために、Deeplearning.netのソースコードをCloneし、そのコードを写経していった。

写経はとても重要だと思う、実際に書きながら追っていくことで結構理解が深まった。

とくに感じた(はまった)点として、Pythonは変数の型宣言がないために、その変数がなになのか、とくに機械学習の場合はその変数の次元(ベクトル・行列なのか、また各階数におけるの次元数など。)が明記されていないためわかりづらい。また、Numpyにおいて、ベクトルと行列の演算がどうなるのか(暗黙に次元数が違うものを足し算する場合の挙動など)は実際に簡単なコード動かしながら理解していかないと、わからないだろう。とくに、写経においては、各変数について細かく次元を書き下していくと理解ができる。

目標設定

4月末までに全部終わらせたい。上記のブログよりはやい2/週のペースの勢いでやらないといけない、、、1.5か月で終えられたら最高だけど。。。

Coursera

引き続き、Courseraを勉強中。

Coursera “Machine Learning” by Andreaw Ng 
 1日2つくらいのペースでVideo見ていっている(通勤前の30分くらいのみ)、2月中に終わりたい → 来週までに終えたい。

 

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