金曜日
進学
大学院に進学が決定した。 さらばマネー。
機械学習と学習効率
機械学習の勉強をはじめたが手探り感が強い。 レールの乗ってない不安がある。 先に進まない感じがもどかしい。
20時間の法則を思い出す。
20時間の法則とは、一流のプロになるには1万時間の練習が必要というけど、ある程度のレベルになるには20時間あれば十分であるという法則。
重要なのは、20時間の法則を提唱している人が語る以下のメソッドだ。
"超速スキル獲得法とは、習得したいスキルを出来るだけ小さなパーツに分解し、そのうち特に重要なものを見極め、まずそれを意識的に練習するというプロセスである"
習得したいスキルを細かいパーツに分解する。 正しい。まるでUnixの哲学だ。 僕はどちらかと言うとnode.jsよりなので、nodeの信念でもあるとも感じる。 話がそれた。
言いたいのは、これは普遍的な法則なようだということ。
ここで、機械学習について振り返ってみる。
いくつかのパーツに分解する。 まずは大きなパーツだ。
- 基本となる理論を理解する。(理論)
- tensorflowなどのライブラリを使い現実の問題を解く。(実践)
この２つの段階に分けられる。 最近、tensorflowをそのまま触ってたが遅々として理解が進まない。 やはり、基本的な概念の理解を飛ばすのは悪手だ。
基本となる用語、概念を知る必要がある。 てっとりはやく用語を覚えるには、どうする？ 適度に練習問題をこなした方がよさそうだ。
ざっとネットを探したところ、PRML本(パターン認識と機械学習上ベイズ理論による統計的予測)とCourseraがオススメされているようだ。
Courseraはスタンフォードのオンラインコースっぽい。日本語でできる。 とりあえず、一切の機械学習系の本や資料は封印して、Courseraに絞って取り組むのが当面の目標によさそう。
5分過ぎた。
