2016/2/1 ~ 2/5
勉強中
・フリーソフトで作る音声認識システムーパターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで
読了。前半の一般的に使える理論編が良かった。後半は音声認識の実践に特化していて、現状使う予定ないので、流し読み。
・実践 機械学習システム Pythonによる機械学習プログラミング
実践ということで実際にプログラム書きながらやって行けるけど、結構わかりづらいというか地味にコード読み込む作業が必要だったり、躓いて調べたりする時間がかかる。公開されているコードの実装も著者の実装を読み解読していくといった感じで、うまくRefactoringされていない印象。ちゃんとした基礎力をつけるにはよさそうだけど、スピード感もって学びたい自分にとってはちょっと重いかも。
→ Deferする。
→ 先に下の深層学習の本を躓くところまで読み進めていこう。
・Wired A.I.
雑誌的な読み物、たまにつまむ程度。
現在のA. I.に関する世界の企業(大企業・ベンチャーともに)の動向がわかり参考になる。
・Coursera “Machine Learning” by Andreaw Ng
1日2つ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。
・ドットインストール
新しいプログラミング言語をさくっと学びたいときに重宝するサイト。１レッスン3分程度で高速に学んでいける。機械学習では今Python言語で使えるライブラリが多く、トレンドのようなので、Pythonを勉強することに。
Python入門 全24回、2日で完了。
・Slideshareなど。
牧野さんの強化学習
次読みたい本
CNNの勉強の本命
基礎理論の勉強の役に立ちそう。
将来の目標設定
興味あること洗い出し。
Major
・機械学習の会社へ行って、何らかの作業を自動化していきたい。
・金融取引を自動で行う機械。最適行動の選択。
やるべきこと
・会社決め、会社をSurveyしてくこと。
・Kaggleなどへの参加できるだけの実力を身に着ける。
* 2017.1.4追記：結局ほかのことに忙しくて時間も無く、しなかった。2017年に入り最近ようやく始めた。
Minor
アプリでやりたいこと、、、
・自動画像生成 → Launcher appでの異なるテーマに対するアイコン自動生成
・画像・動画のUpscaling → 高画質なコンテンツの自動復元・生成ツール、アニメや映画を高画質で見るために自分も使いたい。
やるべきこと
・CNNの学習
・機械学習ツールの学習（Chainer, Tensor networkなどなど、、、）
2月中は基礎づくり。
3月にDeep learning, neural network, convolutional neural networkに入っていけるのが目標。
4月にはDeep learning, neural network, convolutional neural networkに入ること。実際にツールをトライ＆エラーで試せるようになること。