この投稿について
業務命令でディープラーニングについて調べさせられている私（ヨギーエンジニア）が
どうせなら金儲けしたいと、競馬予想ＡＩをpythonで作る過程を示すものです。
月一くらいでホソボソと投稿して半年で形にしたいと思います。
有名な下記のコンテンツを参考に作成します。
本
1. ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
2. ゼロから作るDeep Learning② 自然言語処理編
ウェブ
1. courseraのmachine learning by Andrew Ng
2. tensorflow公式サイト(https://www.tensorflow.org/)
ちなみにやる気を出すために過去の競馬結果のデータセットを購入しました。
ヨギーエンジニアとはヨガを極めたエンジニアのことをいいます。
ロードマップ
第1回：線形回帰とロジスティック回帰
⇒やはり原理を分かっていないとブラックボックスのまま動かして終わってしまうので。。。
第2回：ニューラルネットワーク概要①
⇒機械学習における学習を定義し、ニューラルネットワークでの学習を学びます。
第3回：ニューラルネットワーク概要②
⇒ニューラルネットワークの仕組みを丁寧に解説します。実装への架け橋です。
第4回：ニューラルネットワーク実装
⇒なにやってんだ？行列とベクトルの操作がわけわからん人にもわかりやすく実装できるようにします。
第5回：TensorFlow
⇒the ブラックボックス！TensorFlowに慣れます
第6回：競馬予想ＡＩの設計
⇒インタフェースとかデータ構造とか。遡って変更される可能性大
第7回：競馬予想ＡＩの製造
⇒IDEはeclipseを利用する。理由としてはみんな経験あるだろうしとっつきやすいであろうため
第8回：競馬予想ＡＩの改良
⇒実際に動かして改良していく。いろんな改良アプローチを試す
理念
ディープラーニングは英語文献が多く、日本語で分かりやすく書かれたまとめがなくて
困ったのでそんな人たちのためになるものが投稿できればいいなあと思っています。
なるべく行間を省かずにまとめていきたいと思います。どうぞよろしく。
追記：
第3回記事を投稿しました。
第4回は9/15投稿予定