雑記

機械学習を動画で勉強したのでまとめてみた。

Machine Learning Production Pitch

はじめに

機械学習系について勉強する時に行き詰まって、youtubeで動画を探したことがありました。すると意外にも多くの動画が配信されており、私がどうしても理解できなかったことも解決してくれる素敵な動画がたくさんありました。

自分のメモのため、また誰か初学者を含めた勉強中の方の学びになるように記事にまとめたいと思います。

それぞれタイトルをつけていますが、特にMECEにしているわけでもなく大まかにジャンル分けてしています。

特徴量エンジニアリング

良い特徴量選択とは

特徴量エンジニアリングにおけるいい特徴量の選択方法について解説してくれています。

小学生でもわかるような解説をしてくれているため初心者におすすめだが、中級者以上の向けの動画ではないです。

この動画をみてからkaggleのチュートリアルであるタイタニックに取り組むと、
初めての人でも特徴量エンジニアリングを完全に理解できると思います。

ディープラーニング

ニューラルネットワーク3Dシミュレーション

ニューラルネットワークにもさまざまな種類があり、それぞれの実装がある。それを動画として、視覚的に理解できるように作られた動画です。

これだけ見ても何もわかりませんが、本だけ読んでいてもよくわからない人は、こちらの動画と反復しながら勉強しましょう。

ニューラルネットワークとは何か?

「なぜニューラルネットワークが必要なのか?なぜ数字の画像を数字と認識させることが、単純な計算でできないのか?」という原点となる問いから動画はスタートします。

そのあとはニューラルネットワークの仕組みについて数式を交えて実装を解説していきます。約20分で概要を理解することができます。ただし行列式自体は事前に理解しておく必要があります。また、動画を見た後に損失関数について学ぶ必要はある。

 ニューラルネットワークの学習方法

AdaGradの読み方を調べている時に偶然出会った動画です笑

ニューラルネットワークは学習(訓練)を終えて初めてモデルとして使えるようになります。ではどのように学習させるのかというと、いくつかの学習方法があります。SGD(stochastic gradient descent), momentum, Adam, AdaGradなどなどです。

ニューラルネットワークを学習させるときは、どの手法を用いるかが非常に重要です。同じデータを学習させるにしても学習方法次第では、時間が何倍も異なるケースや、ほとんど正しい学習が終えられなかったりするケースもあります。

複数の学習手法を知識として持っておいて、どれが最適かを自身で判断できるようになるために非常に勉強になります。

kaggle

そもそもkaggleとは

機械学習を用いてデータを予測するコンペです。上位入賞者には賞金も入ります。

kaggle 入門
kaggleは誰にでもできるから、まずはじめてみよう!なぜこの記事を書いたのか? 皆様がこの記事を読むべきか判断するために、僭越ながら私の自己紹介をさせてください。 今は社会人3...

kaggle入門

Takami Satoさん(@tkm2261)の動画です。

kaggleとは何かを動画形式で説明してくれています。私は個人的には慣れればtwitterみたいなものだと思っています。ではその「つぶやき」までどうやったらできるか?それを解説してくれている動画です。

地震予測コンペの実践動画

動画はかなり長いのですが、ともて実践的に何をしたか解説してくれているので、Pythonのライブラリやデータの利用方法込みで学ぶことができる。google colaboratryを利用しているの、環境についても1つ学ぶことができる。

おわりに

本気人は更新式で、学びになった動画をどんどん足していこうと思います。

何か1つでも見てよかったと思える動画があると嬉しいです。

ABOUT ME
hirayuki
今年で社会人3年目になります。 日々体当たりで仕事を覚えています。 テーマはIT・教育です。 少しでも技術に親しんでもらえるよう、noteで4コマ漫画も書いています。 https://note.mu/hirayuki