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trafalbad

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2017/03/07 09:22  投稿

フリーランスで機械学習エンジニアをやる方法
書籍に載っているコードの勉強法
現在機械学習、主にディープラーニング、を学んでいますが、将来的にフリーランスとして働きたいと思っています。
機械学習エンジニアでフリーランスとした働く道はどのようなものがあるでしょうか?
TensorFlowの学習をしています。書籍を購入して学んでいますが、書籍に出てくるデータセットのコードがかなり複雑です(もうif文やfor文などではおさまらない範囲のコード)。そこで書籍のような明らかに複雑なコードを自力で書くためにはどうしたら良いでしょうか?
ノマドライフと言うように将来的には海外や日本などいろんなところを点々とする生活を目指しているのですが、そのライフスタイルの一端を担うものになればと思っています。
質問1:書籍に載ってるコードというのは自分で書けるようになるべきなのでしょうか?またその必要がある場合、それはどうすればいいのでしょうか?
よろしくお願いします
質問2:勉強法としてはコードの意味を全て理解するまで解析しなければならないのでしょうか?
質問3:またエンジニアや実際にコードを使う場合、他人の書いたコードを借りて使うケースの方が多いのでしょうか?
例えば下のようなコードです。(トレーニングセットのデータを用意して、20%のデータをテストセットして分離します。)
n0, mu0, variance0 = 800, [10, 11], 20
data0 = multivariate_normal(mu0, np.eye(2)*variance0 ,n0)
df0 = DataFrame(data0, columns=['x','y'])
df0['t'] = 0
n1, mu1, variance1 = 600, [18, 20], 22
data1 = multivariate_normal(mu1, np.eye(2)*variance1 ,n1)
df1 = DataFrame(data1, columns=['x','y'])
df1['t'] = 1
df = pd.concat([df0, df1], ignore_index=True)
df = df.reindex(permutation(df.index)).reset_index(drop=True)
num_data = int(len(df)*0.8)
train_set = df[:num_data]
test_set = df[num_data:]
  • Python

    15682 questions

    Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

  • 機械学習

    1304 questions

    機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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trafalbad

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2017/03/02 21:20  投稿

フリーランスで機械学習エンジニアをやる方法
現在機械学習、主にディープラーニング、を学んでいますが、将来的にフリーランスとして働きたいと思っています。
機械学習エンジニアでフリーランスとした働く道はどのようなものがあるでしょうか?
ノマドライフと言うように将来的には海外や日本などいらんなところを点々とする生活を目指しているのですが、そのライフスタイルの一端になればと思っています。
ノマドライフと言うように将来的には海外や日本などいろんなところを点々とする生活を目指しているのですが、そのライフスタイルの一端を担うものになればと思っています。
よろしくお願いします
  • Python

    15682 questions

    Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

  • 機械学習

    1304 questions

    機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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trafalbad

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2017/03/02 21:19  投稿

courseraの機械学習コースについて
フリーランスで機械学習エンジニアをやる方法
couseraのAndrew Ngの講義を受けているのですが、講義9で出てくるアノマリー検出やその拡張である多変量ガウス分布、レコメンダーシステム、協調フィルタリングなど難しい内容ばかりで頭が狂いそうです。
現在機械学習、主にディープラーニング、を学んでいますが、将来的にフリーランスとして働きたいと思っています。
機械学習エンジニアでフリーランスとした働く道はどのようなものがあるでしょうか?
機械学習(というよりディープラーニング)を学ぶためにある企業からこの講義を推奨されましたが、質問があります。
【質問1】Andrew Ngの講義は機械学習というかディープラーニングの学習にどのように寄与するのでしょうか?単なる基礎知識の構築なのか、実際に使えるレベルまで持っていくものなのかどっちなのでしょうか?
ノマドライフと言うように将来的には海外や日本などいらんなところを点々とする生活を目指しているのですが、そのライフスタイルの一端になればと思っています。
【質問2】実際にこれらの講義の知識がディープラーニングで使われるのでしょうか?使われるのでしたらこの講義内容はあくまで知識の概要の説明であり、実際に実装、使用するとなるとまた別の書籍やツールでの学習が必要になり、実際に使うとなると話は別になるのではないでしょうか?
【質問3】Andrew Ngの講義を受けて目指すべき段階はどの程度のレベルでしょうか?単に講義で紹介された知識の概要をインプットするレベルなのか、それを使いこなせるレベルに至るべきなのでしょうか?企業が課題として推奨しているからには目的があるのでしょうがそれがわかりません
量も多いし、難しいのでこの講義の用途を教えて下さい。
よろしくお願いします
  • Python

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    Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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    機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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2017/03/02 02:56  投稿

courseraの機械学習コースについて
couseraのAndrew Ngの講義を受けているのですが、講義9で出てくるアノマリー検出やその拡張である多変量ガウス分布、レコメンダーシステム、協調フィルタリングなど難しい内容ばかりで頭が狂いそうです。
機械学習(というよりディープラーニング)を学ぶためにある企業からこの講義を推奨されましたが、質問があります。
【質問1】Andrew Ngの講義は機械学習というかディープラーニングの学習にどのように寄与するのでしょうか?単なる基礎知識の構築なのか、実際に使えるレベルまで持っていくものなのかどっちなのでしょうか?
【質問2】実際にこれらの講義の知識がディープラーニングで使われるのでしょうか?使われるのでしたらこの講義内容はあくまで知識の概要の説明であり、実際に実装、使用するとなるとまた別の書籍やツールでの学習が必要になり、実際に使うとなると話は別になるのではないでしょうか?
【質問3】Andrew Ngの講義を受けて目指すべき段階はどの程度のレベルでしょうか?単に講義で紹介された知識の概要をインプットするレベルなのか、それを使いこなせるレベルに至るべきなのでしょうか?企業が課題として推奨しているからには目的があるのでしょうがそれがわかりません
量も多いし、難しいのでこの講義の用途を教えて下さい。
  • 機械学習

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  • PHP

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    PHPは、Webサイト構築に特化して開発されたプログラミング言語です。大きな特徴のひとつは、HTMLに直接プログラムを埋め込むことができるという点です。PHPを用いることで、HTMLを動的コンテンツとして出力できます。HTMLがそのままブラウザに表示されるのに対し、PHPプログラムはサーバ側で実行された結果がブラウザに表示されるため、PHPスクリプトは「サーバサイドスクリプト」と呼ばれています。

  • Python

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    Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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2017/03/02 02:56  投稿

couseraの機械学習コースについて
courseraの機械学習コースについて
couseraのAndrew Ngの講義を受けているのですが、講義9で出てくるアノマリー検出やその拡張である多変量ガウス分布、レコメンダーシステム、協調フィルタリングなど難しい内容ばかりで頭が狂いそうです。
機械学習(というよりディープラーニング)を学ぶためにある企業からこの講義を推奨されましたが、質問があります。
【質問1】Andrew Ngの講義は機械学習というかディープラーニングの学習にどのように寄与するのでしょうか?単なる基礎知識の構築なのか、実際に使えるレベルまで持っていくものなのかどっちなのでしょうか?
【質問2】実際にこれらの講義の知識がディープラーニングで使われるのでしょうか?使われるのでしたらこの講義内容はあくまで知識の概要の説明であり、実際に実装、使用するとなるとまた別の書籍やツールでの学習が必要になり、実際に使うとなると話は別になるのではないでしょうか?
【質問3】Andrew Ngの講義を受けて目指すべき段階はどの程度のレベルでしょうか?単に講義で紹介された知識の概要をインプットするレベルなのか、それを使いこなせるレベルに至るべきなのでしょうか?企業が課題として推奨しているからには目的があるのでしょうがそれがわかりません
量も多いし、難しいのでこの講義の用途を教えて下さい。
  • 機械学習

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    機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

  • PHP

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    PHPは、Webサイト構築に特化して開発されたプログラミング言語です。大きな特徴のひとつは、HTMLに直接プログラムを埋め込むことができるという点です。PHPを用いることで、HTMLを動的コンテンツとして出力できます。HTMLがそのままブラウザに表示されるのに対し、PHPプログラムはサーバ側で実行された結果がブラウザに表示されるため、PHPスクリプトは「サーバサイドスクリプト」と呼ばれています。

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