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機械学習の理解度を示すための回答内容について

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trafalbad

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tensorflowのチュートリアルを
1.MNIST For ML Beginners
2.Deep MNIST for Experts
3.TensorFlow Mechanics 101
4.Convolutional Neural Networks
まで学習し終わりました。基本的にやったことはコードの実装とCNNの理解、Tensorflowの仕組みです。

またcourseraの機械学習コースを修了しました。上記の内容を踏まえた上で機械学習の理解度および、できるようになったことをアピールするようにとある企業から言われています。

機械学習を学習期間が与えられ、内容の理解度、できるようになったことをもってインターンの採用を決定する流れです。

提示された学習内容はcourseraの機械学習コースおよび、Tensorflowチュートリアルでした。
courseraは修了し、チュートリアルは4までコードの仕組み等含めて理解したつもりです。

インターンの採用を決めるためのアピールですから何を使ったかなどのこうどなことは求められていません。あくまで一ヶ月の学習期間で上記の2つでどこまで学習できたかを示すことが目的です。

質問1:チュートリアル4までは基本的なコードは理解したのですが、ある企業から「チュートリアルを理解した上でできるようになったことをアピールしてほしい」と言われた場合、どのようなことを言うのが理想だと思いますか?いくつか案を参考に教えていただけないでしょうか?

質問2:機械学習の講義であるcourseraの機械学習コースを学習し終わりました。企業等に理解度をアピールする場合、courseraの機械学習の理解度を示す指標としてどのようなことが言えれば十分に理解したと相手側に伝わりますか?

客観的な視点からの意見が欲しいため参考程度に教えていただけないでしょうか?よろしくお願いします。

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  • ikedas

    2017/03/19 11:03

    「4まで」とは、どこからどこまでの間のどこのことですか。ものごとを説明するときは、自分がわかっていることでも抜かさずに他人にわかるように説明して下さい。

    キャンセル

回答 3

+2

あながができるようになったこと=具体的な成果物(動くもの)を提示し、それについて説明するのが自然だと思います。

ただ、チュートリアルで出てきたコードをそのまま提出しても意味がありません。
あなたが理解できた内容を応用した成果物を出すべきです。
たとえばチュートリアルを改変(シグモイド関数や学習データのばらつきを変える)し「あえて出来の悪い」結果が得られることを、その原因とともに説明するなどです。

ちなみに、おそらく相手はあなたの説明能力、たとえば  相手が分かりやすく、より少ない時間で理解できるように説明できるか も見ています。

たとえば質問文中の「tensorflowのチュートリアル」は
MNIST For ML Beginners
Deep MNIST for Experts
TensorFlow Mechanics 101
Convolutional Neural Networks
のようにしたほうがよいということです(出自を明示し、かつ相手が参照しやすくする)

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+1

機械学習を学ぶ目的も「ある企業」とやらが何なのかもよくわからないですが、エンジニアであれば学習が終わった後にあなたが何を作ったか(作れるか)が全てです。背伸びした回答をしてもいいことはないですよ。

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質問1:チュートリアル4までは基本的なコードは理解したのですが、ある企業から「チュートリアルを理解した上でできるようになったことをアピールしてほしい」と言われた場合、どのようなことを言うのが理想だと思いますか?いくつか案を参考に教えていただけないでしょうか?

質問者さんが学習して理解したようなことは、企業側の担当者はとうに理解していることですから、なにを理解したかをただ説明したところで評価されません。それでは不合格です。

そもそも、先方の要求は「できるようになったことをアピールしてほしい」ということであって、「なにか立派なことを言ってほしい」ということではないです。

あとはご自分でお考え下さい。

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