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 #day5

今日の目標

Machine Learning - Stanford University | Coursera

を始めてから4日目となります。

今日はSTEP4を終了させて、STEP5をできるだけ進めたいです。

5日目でやった事

Machine Learning WEEK4 終了

全部でかかった時間：7時間

難易度：★★☆☆☆

内容

導入

・ニューラルネットワークの成り立ち

ニューラルネットワーク

・Forward Propagation

・ベクトル化

ニューラルネットワークの適応

・AND, NOT

・XOR, XNOR

・多クラス分類

感想

WEEK4は比較的時間をかけずに終わらせることができました。

ニューラルネットワークに関してはWEEK5にも続くので内容としてはまだ土台となる部分だけだったように思います。

今まであやふやだったニューラルネットワークの仕組みがここでしっかりと勉強できたのはとても楽しかったです。この仕組みは計算量は膨大になりそうですが、現在ディープラーニングへと発展して使われている所以がわかりました。ディープラーニングに関しても早く学びたいです。それにしても行列ってほんと便利ですね。。

また、プログラミング課題の題材も、サンプルの手書き数字画像を0~9に自動で割り振るというアルゴリズムで、それが完成した時は感動しました。今回は普段より時間をかけず課題を終わらせることができました。

最初は具体値で考えること、ターミナル上でコーディングして手を動かすことで、こまめに試してみることが大事そうです。

Machine Learning WEEK5　プログラミング課題直前まで

かかった時間：5時間

難易度：★★★☆☆

backpropagationのアルゴリズムがかなり複雑になってきており、これを明日ちゃんとコーディングできるのか若干心配ではありますが、、

Ng先生もこの数学的な仕組みを理解する必要はなくて実装できるようになることが大事だと言っていたので、その言葉を信じて明日実装の訓練をしていきたいと思います。

内容の詳細は明日書きます。

明日に向けて

明日はWEEK5,WEEK6を終わらせてWEEK7に突入したいです。

このたった５日間でもわかったことがかなり増えてきました。

新しい事を学ぶって楽しいですね。