はじめに
機械学習に関する個人的な学習過程を書いていきます。
完全にこの記事自体はただの感想です。
目的
データに関することをやりたいなーという気持ちだけ抱えて早5年。なんだかんだHadoopとか弄ったりはしていたけど、そこまで踏み込んで来なかったのです。だいぶ一般的な情報も揃ってきてるし、ちょっとやってみようかな？っていう温度感で勉強していく過程を綴ります。
注意点
これから勉強していくための個人の感想みたいなことを書くので、情報の信憑性とか正確性という意味では参考にされないことをお勧めします。
学習前に
初めの状態
まず、機械学習とはなんぞや、というところから。イメージとしては機械になんか学習させて、そのデータを基にして何かしらの出力を得る、程度。でもこれって結局のところ、「InputしたらなんかOutputされるよね」っていうレベルでしかないんだよなーってことにずっともやもやしていました。要するになんもわかってない（
求められた機能を作ること自体は泥臭くがりがり書いてやってきたけど、機械学習として体系化された手法とかライブラリとかはよく知らないんだよネー。
取っ掛かり
さて、良く分らないものは仕方がないので、とりあえず入門本を読んでみることろから始めます。なんかどっかでおすすめされてたのでとりあえずなんでもいいから取っ掛かりを。。。という感じで購入。
機械学習入門
※なんかアマゾンの商品枠みたいな感じで貼れないのかなこいつ。。。
ざっくりと感想。誰かの役に立つことでもないと思うので、読みやすさとかはあんまり考慮してませんｗ
- 中盤あたりまではおおよそ理解できた。
- どうやって実装するんだろうっていう疑問は常に付きまとった。
- 最後1/4くらいほとんど理解できなかった。
- 「美しさ」を体現する多くの要素を数値化して、各要素を組み合わせて「美しさ」という総合点数みたいのを出力する。。。なんか大変だなあ。
- って思ってたら最後は「え、簡単にできますけど？」みたいな感じで終わってすごく釈然としなかった。（最後のほう理解できてないからなおさら）
- 要するに理解できた序盤の手法は時代遅れってことなんだろうか。
- それ以外にもいくつか例は出てきたけど結局のところ
- 何を学習させて、 (Input)
- 学習して溜め込んだデータでどんな処理をさせて、 (Function)
- どういった結果を出したいのか。 (Output)
- みたいのが明確になっている必要があるなぁ、って印象。
- 要するにあんまり前進してない。
- 話に出てきたアルゴリズムとかはなるほどなーって感じだけどまぁ実感わかないよね。
- 実例を交えて実際のデータとか、多層化するとどうなるんだーとか、具体的なところに突っ込まないとこの程度でしょうかね。
総括
入門だし、事前の知識がほとんどないとこんなもんかなぁ。
初めの状態と本を読んだ後の感想がほとんど同じっていうのが切ない気もするけど、とりあえずもう一度調べなおしてみるところから始めます。
ただまぁ要点は何となく理解したのでそこから掘っていく感じでいこうかな。。。