今日はゆっくりするのも、学習するのもなにやら中途半端になってしまった一日。

機械学習学習日記 - 27日目

scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習を引き続き。

第I部のscikit-learnを使ったMLについて昨日読み終わる。振り返るとMLへの理解がまだまだ浅いので、違う角度から書いてあるこの本読んでおいてよかった。決定木～ランダムフォレストについて理解深まったしね。ただ、Pythonではじめる機械学習のほうをまず最初に読んでおいてよかったとも。Pythonではじめる～のほうが順を追って説明していて頭に入ってきやすかったのだよなぁ。この本は、色々すっ飛ばして後で説明する、もしくは詳細は論文のリンク、というのが多かった気がする。

第II部はニューラルネットワークと深層学習。10章は人工ニューラルネットワークとKerasの初歩で、前半はよくある生物学的ニューロンから人工ニューロン(ANN)へ、というわけでANNの論理演算(AND, OR,NOT)、パーセプトロン、TLUとステップ関数について。続いて層になったパーセプトロンでXORが実現でき、これが多層パーセプトロン(MLP)だよ、という説明。

この辺から、文章でアルゴリズムの説明がされ、徐々にわからなくなる、のでサラッと読む。ちゃんと学ぶには、書籍ゼロから作るDeep Learningを読んだほうが良いのだろうなぁ。目次を見る限りこの辺の実装を1から(0からか)作るようだし。必要が出てきたら読もう。

10.2 は Keras チュートリアル。Keras と PyTorch の API は似ている、なぜなら sklearn と Chainer API からヒントを得てるからだ、と書いてあってなんだか Chainer かっこいい。10.2.2 までチュートリアルを進める。