機械学習を勉強する際、どこから手をつけて良いか分からなかったので情報収集した内容をまとめておきます。
随時更新予定です。
オンライン講座
coursera machine learning
スタンフォード大学教授によって設立された、オンライン講座。
修了証が不要なら無料で受講できる。日本語字幕あり。
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
udacity deep learning
最先端テクノロジについての講座を多数配信している無料オンライン講座。
https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730
Webサイト
書籍
人工知能は人間を超えるか / 松尾 豊 さん
人工知能の歴史、何ができて何ができないのか、など概要を知るのに最適な一冊。
機械学習入門者が一番初めに読むべき本です。
ゼロから作るDeepLearning / 斎藤 康毅 さん
タイトルの通り、Pythonを用いてゼロからDeepLarningを実装していく本です。
Python未経験者でもできるようPythonの基本を学ぶ章があり、数式も最小限に抑えられています。
TensorFlowなどを使っているが各関数の意味はよく分かっていない、という人に向いているかと思います。
勉強会・グループ
TensorFlow User Group Tokyo(TFUG)
TensorFlowのユーザグループ。機械学習系ライブラリの中では唯一日本にも存在するユーザグループ。
dots.DeepLearning部
dots.の企画したグループで、Deep Learningを一からみんなで学んでいく部活
Team AI
株式会社ジェニオが運営する、人工知能専門のエンジニア紹介&受託開発チーム。定期的に自主勉強会などを開催している。
キカガク
機械学習専門の家庭教師。定期的に機械学習で使う数学などの勉強会を開催。
教授・エンジニア
教授
- 松尾 豊 さん
- 丸山 不二夫 さん
- 浅川 伸一 さん
エンジニア
- 岡野原 大輔 さん（Preferred Networks 取締役副社長）
- 海野 裕也 さん(Preferred Networks エンジニア)
- 佐々木 規行 さん(クラスキャット代表取締役 TFUGメンバー)
ライブラリ
- Caffe
- TensorFlow
- Keras
- Theano
- Chainer
- deeplearning4j
必要となる数学分野
- 微積分(極限、数列、偏微分)
- 線形代数
- 確率統計（ベイズ定理）
などの知識が必要となる。