10日目は引き続きscikit-learnによる識別、その中でも学習データと テストデータの分け方・使い方について学んだ 土曜日に10時間ほど飲んじゃうと日曜日も潰れますよね… サボってた訳では… 学んだ内容 アヤメのデータを識別、学習データとテストデータを半々…

9日目はscikit-learnによる学習と識別の流れについて、2つの例題で コードを書きながら学んだ あと今更タイトルに何をやったか書かないと後で自分で見返す際に とてもわかりにくいことに気がついた… 学んだ内容 二次元のデータ(単純なxとyの二次元データにラ…

8日目は最初に始めたUdemyのコースを受講し終えた と言っても最後はおまけ的な内容のみだったので、ふんふんと言いながら見ていたのみ あと次のコースの受講し始めた 学んだ内容 TensorFlowのインストールとサンプルコード実行(サンプルコードの説明は無し) …

7日目は前日に引き続きscikit-learnによる文字認識、 同じくscikit-learnによる株価分析について学んだ 日曜日だから時間は(お酒が飲みたくなって)勉強時間は短め 学んだ内容 scikit-learnによる画像認識(前日の講座の続き) scikit-learnによる株価分析 scik…

6日目はscikit-learn(さいきっとらーん)による画像データの分類、 文字認識について学んだ(途中) scikit-learnすげぇ 学んだ内容 scikit-learnの概要 scikit-learnの導入方法 線形サポートベクターマシーンの概要(サポートベクターマシーンはニューラルネッ…

5日目は重みの修正方法を利用した訓練の実装、訓練を利用した 分類の実装を学んだ これで機械学習(教師ありモデル)について一通り体験した 学んだ内容 訓練の方法について(訓練前後で中間層、出力層の重みの値が大きく変わってるのを体験した) 分類用データ…

4日目はバックプロパゲーションによる機械学習(訓練)について学んだ 前日に構築したニューラルネットワークは教師なし学習だったため、 これを教師あり学習のモデルに変更していく 学んだ内容 バックプロパゲーションによる機械学習の概要 (バックプロパゲー…

3日目はニューラルネットワークの構築例について学んだ 前日に学んだシグモイド関数を利用し、ニューラルネットワークで 実例を使った分類を行う 学んだ内容 神経細胞の構造(複数のニューロンが軸索を通じて樹状突起に入力、ネットワークを形成する) ニュー…

2日目は機械学習で使用する数学の基礎について学んだ 内容としては数学についての理論を学ぶというより、機械学習で使用する数学を Pythonで書くとどうなるか、グラフに描写するとどうなるかがメイン 学んだ内容 機械学習に必要な数学とは何か（線形学、統計…

再開も何も3年前に文章力向上を目的に始めようとしたものの、 三日坊主以下… ということで 今度は勉強の結果をアウトプットして記録を残すこと、 勉強のやる気を継続させるためにブログを再開します 機械学習について 今は機械学習について勉強中です。 目的…