ディープラーニングのoctaveの必要性について

Question

couseraで機械学習を学んでいたらoctaveをインストールするよう推奨されていましたが、octaveはどの程度、およびどの程度の段階で機械学習に必要なのでしょうか？

Answer 1

coursera で、機械学習で octave を使うというと、Stanford 大学の Andrew Ng による講座でしょうか。

octave 自体は、行列計算に強い、計算結果をグラフにする機能の豊富な、汎用の科学技術用のソフトウェアで、別に機械学習に特化したものではありません。ましてや、ディープラーニングは、それ自体ではできません。

これを使うのであれば、その講座は機械学習の理論的な基礎を学ぶためのものだと思います。線形回帰やニューラルネットワークなどの理論を学び、octave を使って実装して理解を深める、といった内容だと思います。上で挙げた Andrew Ng の講座もそういった内容です。

つまり一言でいえば、理論の基礎を学ぶのに使う、ということになります。

ちなみに Python に絡めていえば、numpy と、 matplotlib のようなグラフ描画ライブラリを使って同じことができるはずです。講座の課題の提出には使えませんが。

Comments

[trafalbad]

はい、まさにその講義です。そういった役割だったんですね。ありがとうございました。