初心者が、１から機械学習を学ぶための、ロードマップです。
全体観
目標
- 表データや画像データから、機械学習モデルを用いて、何かしらの予測ができるようになる
- 世の中にあるモデルを、自分好みに学習しなおして使えるようになる
ロードマップ
１．表データから予測するモデルについて学ぶ
２．画像データから予測するモデルについて学ぶ
３．ファインチューニングについて学ぶ
表データから予測するモデルについて学ぶ
１．そもそもの機械学習を使って、データから予測を出すまでの流れを学ぶ
（記事未編集）
２．特徴量エンジニアリングについて学ぶ
（記事未編集）
３．交差検証について学ぶ
（記事未編集）
４．アンサンブルについて学ぶ
（記事未編集）
５．別のモデル（回帰モデル）について学ぶ（データから予測を出すまでの流れ）
（記事未編集）
６．回帰モデルでの特徴量エンジニアリングについて学ぶ
（記事未編集）
画像データから予測するモデルについて学ぶ
１．画像モデルについて学ぶ（データから予測を出すまでの流れ）
（記事未編集）
２．画像モデルの精度を上げる技術について学ぶ
（記事未編集）
ファインチューニングについて学ぶ
１．ファインチューニングをやってみる
（記事未編集）
２．ファインチューニングを高速化する技術について学ぶ
（記事未編集）