質問編集履歴
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書籍に載っているコードの勉強法
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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？
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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？
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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？
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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？
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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？
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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。）
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n0, mu0, variance0 = 800, [10, 11], 20
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data0 = multivariate_normal(mu0, np.eye(2)*variance0 ,n0)
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df0 = DataFrame(data0, columns=['x','y'])
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df0['t'] = 0
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n1, mu1, variance1 = 600, [18, 20], 22
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data1 = multivariate_normal(mu1, np.eye(2)*variance1 ,n1)
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df1 = DataFrame(data1, columns=['x','y'])
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df1['t'] = 1
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df = pd.concat([df0, df1], ignore_index=True)
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df = df.reindex(permutation(df.index)).reset_index(drop=True)
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num_data = int(len(df)*0.8)
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train_set = df[:num_data]
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test_set = df[num_data:]
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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
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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。
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フリーランスで機械学習エンジニアをやる方法
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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。
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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？
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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。
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【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？
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【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？
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【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
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よろしくお願いします
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couseraの機械学習コースについて
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courseraの機械学習コースについて
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