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 #day23

今日の目標

courseraのDeepLearningを始めて4日目になります。

コース4のweek3まで終わらせるのが目標です。

23日目でやった事

コース4：Convolutional Neural Networks week2 途中から

かかった時間：3時間

難易度：★★★☆☆

プログラミング課題ではKerasの導入ののちに、ResNetを実装しました。

Kerasの導入によってNNのモデル作成がさらに簡単にできるようになります。

魚本ではResNetなんてのもあるから知っておいてね、というレベルの紹介だったので、それを実装までできるようになるとはなかなか感動しました。（最大限のお膳立てがあってのことですが）

コース4：Convolutional Neural Networks week3 終了

かかった時間：5.5時間

難易度：★★★★☆

内容は物体検出についてです。物体認識とは異なり、画像のなかに「何の」物体が「どこに」あるのかをboxとしてアウトプットします。

sliding windowについてはcourseraのMLで最後の方にちょろっと紹介されていましたが、今回はさらに踏み込んでどのように実装するか、特にYOLOについての解説でした。やっていることは非常に難しいのですが、さすがNg先生、説明がとてもわかりやすいのでしっかり理解できました。

プログラミング課題は、自動運転で使われるような車、歩行者、信号機等の検出で、この課題はかなり時間がかかりましたが、今まで一番面白かったです。

明日に向けて

コース4を終わらせて、最後のコース5をやっていこうと思います。