【準備】機械学習を使ってAIのサービスを作ることが突然決まった若手エンジニアがやったこと

タイトルの通りの状態のしげるです。

昨年末に突然、「来年はAIだ！」というとてつもなく漠然とした啓示を受け

年末年始にせっせと行った準備を書いておきます。

昨今、webページだけで知識を吸収することも十分可能なのですが

僕は「お金で解決できるなら出し惜しみせず

一番効率の良い方法を取る」という方針なので

今回も本や講座を利用しました。

結論

先に購入したコンテンツと現状という結論を書くと以下のような感じです。

掛かった金額

本　：２冊購入（3,240円 + 3,456円 = 6,696円）

講義：スタンフォード大学 オンラインコース（無料）

合計：6,696円

状態

• スタンフォードの講義は全体の半分まで終えた所
• 機械学習を実現する骨組みとなる知識を広く浅く得た　　　　　　　　　　　（先生曰く「シリコンバレーの大半のエンジニアよりは　　　　　　　　　　　機械学習の理論に詳しい状態になった」らしい…ホントか？笑）

• 線形回帰による分類から始め、ニューラルネットワークを利用した　　　　　　手書き文字の判別などが実装できるようになった

• 本来作りたい、対話型のAIは作れてない…

ひとまずはこんな感じです…笑

 これが購入した本です。

プログラミングのための線形代数

ある程度、ちゃんと 数学を勉強した人にとっては

新しい知識はないと思う。

それでも必要な分だけ書いてあるこの本は良本だと思う。

実践 機械学習システム

 "実践"というだけあって、

文章分類、レコメンド、映像を使った学習、など

いくつかのテーマでの実装方法が書いてありとても助かった。

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome

スタンフォード大学の講義が無料で受けれるなんて

すごい時代だなぁ…

まずやったこと

とにかく同じ境遇の人の記事を探しました…笑

qiita.com

この記事を信じて勉強を始めました。

備忘録～忘れなそう？～

学習メモ

講義だけだと数式の中身や意味を忘れてしまうので

何度もこのメモを読み返しました。

qiita.com

講義の中で課題が出るのですが

これをpythonで実装したらどうやるか、の記事です。

非常に参考になりました。

まだまだ駆け出しの状態ですが、

どこかで困っている誰かのお役に立てればと思って

（あとは自分のモチベーション維持のために）まとめました。

次回は講義をすべて終えてのまとめを書きたいですね。