Coursera Machine Learning

Courseraというオンライン学習サービスで、機械学習を勉強している。とりあえず3週目までやってみたので感想。(3週目までで、機械学習の基礎知識はつく)

  • 内容はわかりやすい
  • 動画の途中で確認問題が表示されるから、自分の理解をチェックしながら進められる
  • 動画は日本語の字幕があるから、安心して見られる
  • けど、動画によっては、日本語の表示がどんどん遅れていくものがある
  • 英語が読める人であれば、動画の字幕を英語にしたら問題ない
  • 英語のリスニングもできると、なお安心
  • CLIに慣れているとなお良い(Octave/MATLABを使った実装課題がある)

実装課題は、提出スクリプトを実行して提出する。課題はPDFで示され、日本語訳は無い。Google 翻訳があればある程度大丈夫。課題は難しく感じるけど、実際に手を動かすことの大切さを実感する。

「仕事ではじめる機械学習」のメモ

仕事ではじめる機械学習
オライリー・ジャパン
有賀康顕、山中心太、西林孝

読んだので、印象的だった部分をメモする。

本の内容と構成

機械学習についてベースとなる知識は知っているけど、それを実際に業務に適用させるにはどうしたら良いのかといった、現実の課題解決にフォーカスした内容だった。そのため、具体的な実装や数式関しては多くは紹介されていない(Jupyterのサンプルコードが利用できる https://github.com/oreilly-japan/ml-at-work)。詳しい内容を学べる文献も多く紹介されていた。構成は以下の通り。

  • 機械学習をプロジェクトに導入し、運用する話
    • プロジェクトの進め方
    • アルゴリズムの選定と評価
    • システムへの組み込み
    • データ収集
    • 効果検証
      • 効果の有り無しを統計的に検定する話がメイン
  • 実践的な内容を3つの例で紹介
    • 映画の推薦システム(協調フィルタリング、Factorization Macine)
    • Kickstarterの分析(機械学習しない例、Excel)
    • Uplift Modeling(DMのコンバージョンアップ、A/Bテスト)

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