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GWにAidemyでAI学習#6 教師あり学習(分類)やってみた。

未分類

こんにちは
アボカド0142です。
 
Aidemyを使ったAI学習を続けています。
受講ルートの後半に入ってきました。
 
本ブログ記事では、
コースの具体的な内容を書いたら当然駄目なので、
ざっくばらんな感想を書くことにしています。
 

Aidemy学習進捗

受講ルート:ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう!(21.5時間)
 
Python入門
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0430/112058/”]

NumPyを用いた数値計算
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0430/203535/”]

Matplotlibによるデータの可視化
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0501/180919/”]

データクレンジング入門
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0502/183335/”]

機械学習概論
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0503/175946/”]

教師あり学習(分類) → イマココ

ディープラーニング基礎

CNNを用いた画像認識
 
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0429/230044/”]
↑AI勉強はじめたきっかけ
 

教師あり学習(分類)は1980円(18/05/04)

 
(2018/05/04時点)
教師あり学習(分類)は1980円です。
 
その前の機械学習概論は、0円なので
機械学習についてわからない人は
教師あり学習(分類)の前に機械学習概論
を取っておいた方がいいと思います。
 
私のように、pythonもわからんという人は
「受講ルート:ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう!」
の通りに薦めることをおすすめします。
 
Aidemy:AI 学習コース一覧
 

目安3時間に対し、実際4時間かかった

 
目安3時間ということでしたが、
私は4時間かかりました。
新しく登場した用語については
詳しく知りたいなと思って
ググりながらやっていたので、時間が掛かってしまいました。
 

分類のモデルとパラメータについて学べる

 
基本的にはライブラリを用いて
分類処理をしていくようなのですが、
・分類するための学習モデルにどんなものがあるか?
・どんなパラメータを入れればいいか?
 
といった内容が勉強できました。
 

そろそろ、自分でプログラム組みたい!

 
Aidemyの内容が難しくなってきました。
説明は非常に上手く、なるほどーと思うのですが
果たして自分は完璧に理解できているかというとNOです。
 
単純に内容が濃いので
自分でプログラムを書きながら動かして見ないと体が覚えてくれない感じです。
 

Aidemy終了後、Python環境を作ろう

 
Aidemyの受講ルートもあと2つとなるので
ゴールデンウィークで全部終えることができそうです。
 
そのあとはどうするか?
Python環境を作る→機械学習プログラミングに挑戦
の予定です。
 
まずはPython環境構築。
今のところ、以下2つが選択肢です
(1)Google Colaboratoryを利用
(2)今使っているさくらVPSに環境構築
 
ググったら、(1)で簡単にPython環境が構築できるらしい
ということで、機械学習まで可能なのか?という実験も含めて
最初は(1)Google Colaboratoryでの環境構築を目指すことにします。
[nlink url=”http://kchudoku.com/2018/0408/203831/”]