はじめに・現状
機械学習の勉強を始めました。ゆくゆくは深層学習に進みたいと思っています。
勉強を始めて3週間程度経ちました。はじめは「Pythonのライブラリを使って機械学習を試してみよう」という程度で困ることはなかったのですが、少し先に進み「誤差逆伝播法を自分で計算してみよう」というところで計算が複雑すぎてつまずいてしまいました。
解説を見ながら計算式を一つ一つ丁寧に追いかければ、答えには行き着くかもしれません。
しかし計算が複雑で、とても自分一人で計算ができるとは思えませんし、そもそも式を覚えるのが苦痛です。
現在は、以下の動画で学習をしています。挫折しかけていますが…
ゼロから作るニューラルネットワーク【Python 3 + NumPyでバックプロップを徹底マスター】
https://www.udemy.com/neuralnet/
式はどこまで必要なのか
機械学習や深層学習を扱うにあたり、どの程度まで計算方法を理解できている必要があるのでしょうか。
どうせ最終的にはライブラリやAPIを叩くだけでしょ?計算式なんて理解する必要はないのでは?
と思ってしまいます。
とはいえ機械学習の参考書を見ると数式だらけです。
機械学習に出てくる計算式は、どこまで理解して、どの程度使えるようになれば良いのでしょうか。
(もちろん、誤差逆伝播法くらい自分で計算できて当たり前!無理ならやめてしまえ!などと言われれば必死に頑張るのですが…)
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2017/07/10 00:29
2017/07/10 10:25
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