2016/2/22～2/28
Contents
deeplearning.net tutorial
もう機械学習の勉強を始めて2か月もたっているわけで、とにかくもう理論勉強だけではなく、実装ができるような力をつけていきたい。やっぱり実装というのは参考コーディング例などがないと難しいわけで、機械学習に詳しい友達がいない自分はどこから探していいのかわからなかった。
ともあれはじめないと進まないので、実践ディープラーニングで勧められていたhttp://deeplearning.net/tutorial/を始めてみたい。
このチュートリアル内に書いてあるように、Theanoの勉強から始めることに。
Python Tutorial
まずはPythonの基礎・概要をざっと学習するところから。これはversion 3の説明のよう。。。
6章くらいまで流し読みして終わり。1日くらい。
9章のクラスは読んだ。1節はScopeの話だが文字ばっかなので飛ばした方が良い。
numpy quickstart tutorial
Pythonでベクトル・行列演算をする場合に使うライブラリであるnumpyの説明。Quickstart tutorialだけでも丸一日かかるくらいの分量がある。
ArrayとMatrixの違い → Array使っとけばよし。
Theano tutorial
ここまではTheanoを使うための基礎知識準備で、これがメインコンテンツ。Theanoは機械学習のためのライブラリ。来週から本格的にTheanoの勉強に入りたい。
Theano関連で見つけた参考リンク
知能コンピューティングに関わる技術情報を公開していく予定です。
Theano による Amazon Web Service (AWS) 上での GPU 計算
本文書では AWS の GPU 計算サーバ (GPU インスタンス) 上で Theano を使用する方法を説明します。 Theano 入門 で紹介したプログラムを CPU と GPU で実行し、その計算速度を比較します。
Python 用の数値計算ライブラリ Theano の使い方を説明します。応用例として Restricted Boltzmann Machine を実装します。
Python 開発環境構築 － PyCharm
PythonのコーディングにはPyCharmを使用することにした。PyCharmはJetBrains社開発のIntelliJをベースプラットフォームとしているIDEのPython用。Web関連の機能を使用しなければ無料で使用できる。Android開発をしていた自分にとってはAndroid Studioと同じPlatformで動いてて使いやすい！
実践編その他
Logistic regressionの実践をこのブログのコピーして実行してみた。
多クラス分類もしっかりやってる。
理論編はこちらが微分までしっかりやっていてよい。
＊上のブログはMathJaxっていう数式Webエディタ使ってて、ブログでTex使いたかったらこれはいいなーと思った！
→1日かかったけどできた。（でも収束がおそい、、、なんかコードミスってるかも。）
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→けど無理そうだな。。。