プログラミング初心者が機械学習を1ヶ月勉強し続ける #day4
今日の目標
昨日から引き続き、
Machine Learning - Stanford University | Coursera
のWEEK3を継続して終了まで持っていけたらと思います。
4日目でやったこと
Machine Learning WEEK3 終了
全部でかかった時間：14時間(昨日の5時間含む)
難易度：★★☆☆☆
内容
分類
・仮説表現
・決定境界
ロジスティック回帰
・コスト関数
・Advanced optimization
多クラス分類
・one vs all
過剰適合
・線形回帰の正規化
・ロジスティック回帰の正規化
感想
WEEK3が今までで一番時間がかかりましたね。
内容自体はかなりわかりやすく説明されていますが、WEEK2の復習やノートを丁寧にまとめながら進めていったので、予想以上に時間がかかりました。
ただこれを見るだけで十分復習ができそうです。
そして最後のプログラミング課題が、普段全くプログラミングをやらないせいで、とても時間がかかっています。
コーディングに時間がかかるというより、コードのミスを探すのにかなり時間がかかってしまった印象です。これに関しては手を動かして書いていって、慣れていくしかないですね。
ただこの講座では理論を理解することに重点を置いて、Octaveでのコーディングをしっかりマスターするというよりも、pythonを学んだタイミングで習った事をしっかりコーディングできるようにしていきたいです。
なんとか課題では時間はかかりながらもweek3まで終えることができてホッとしています。
そしてweek3の最後の動画でAndrewNg先生から
「君たちはこの時点でシリコンバレーで機械学習で稼いでいる人たちの多くのレベルを超えているよ」という言葉をいただきました。
絶対そんなことはないと思うけど笑
この勢いで最後まで乗り切りたいと思います。
Kaggleについて調べた
かかった時間：1.5時間
Kaggleが前から気になっていたので少し調べました。
こちらの記事を参考にして、ここで紹介されている記事やyoutube動画を見ました。
かなり難しそうですが、このKaggleに参戦できるようになる事を一旦の目標、つまりこの1ヶ月勉強をし続ける企画のゴールに変更したいと思います。
今後の方針について
現在couseraでmachine learningを進めていますが、
それが終了したら「python3入門ノート」を使用して、一度pythonをイチから勉強します。
その後「pythonではじめる機械学習」→ 「cousera deep learning」→ 「ゼロからはじめるDeep Learning」という順番でできたらいいなと思っています。
なんとかKaggleまで到達したいですね。。
明日に向けて
WEEK4を終了させて、WEEK5まで突入したいです。
