これは、機械学習に関する基礎知識をまとめたシリーズ記事の目次となる記事です。まとめることで知識を体系化できて自分自身の為にもなるので、こういうアウトプットをすることは大事だと思っています。ただ、普通にブログ記事を書くのも面白くないので、ちょっといつもとは違う方法でやってみようというのが今回のシリーズ記事。
2 ちゃんねるのキャラクターが登場人物として出てきて、彼らが会話して話が進んでいく「やる夫で学ぶシリーズ」という講義調の形式のものがあります。個人的にはやる夫で学ぶシリーズや 数学ガール のような会話形式で話が進んでいく読み物は読みやすいと思っています。さらに、先日みつけた やる夫で学ぶディジタル信号処理 という資料がとてつもなくわかりやすく、これの真似をして書いてみようと思い至りました。記事中のやる夫とやらない夫のアイコンは http://matsucon.net/material/mona/ こちらのサイトの素材を使わせていただきました。
第 2 回まで半年ほど前に公開していましたが、その後ブログ執筆の熱が冷めて放置されていました。が、実は下書きだけなら乱雑ながら第 5 回までは書いていて、周りにいる機械学習入門中の知り合い数名から下書きあるなら公開して欲しいと言われたので、お蔵入りさせるのも勿体ないし一気に清書して、この目次記事をつけて公開することにしました。今後、このシリーズ記事が増えるかどうかはわかりません。
まえがき
このシリーズでは実践的な内容というよりかは、基礎的で理論的な部分をまとめていきます。機械学習をやり始めるにあたってまず最初にやったほうが良いのは、こういった座学のような記事を頑張って読むよりかは、やってみた系の記事を読みながら実際に手を動かしてコーディングしてみることです。いきなり機械学習の本や数式を眺めて理論から理解し始めるのは、数学に自信がある人や素養がある人以外は難しく、挫折してしまう原因となります。
今は良い時代になっていて、フレームワークを基盤として少しのコードを書いて、公開されている無料の学習用データを使えば、それらしいものが出来てしまいます。そういうもので感覚を掴んでから、理論を理解するのでも遅くはないと思っています。
とはいえ、プログラマであれば中身を知らないものをアレコレ触るのは怖さがあるというもの。理論の方に手をだしてみたくなったりもします。座学系の記事は、このブログ以外にもたくさん転がっているのでイロイロ読み比べて知識を自分のものにしていくのが大事です。一晩でなんとかなるものでもないですし、じっくりやっていきましょう。
対象
- 機械学習って最近よく聞くけど中身を良くしらない人
- 中身しらないけど機械学習って楽しそうだしなんか勉強してみたい人
- 数学が好きな人
- ドヤ顔で機械学習のことを話したい人
※上級者向けではありません。どちらかというとむしろ初学者向けです。
目次
記事 1 つ 1 つが長く、分割していくうちに記事数が多くなってきたので、目次を作りました。
