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Courseraでヒントン先生の"Neural Networks for Machine Learning"を受講しはじめました

今日から始まったようですので、早速1週目を聞きました。
最初の週なので、機械学習ディープラーニングの概要やOctaveのインストール作業など軽めの内容でした。
英語が私には聞き取りにくくスライドを読みながら理解する状態です。
Ng先生のMachine learningの講義は、修了できたのですが今回も無事最後までたどり着けるでしょうか。
Ng先生の時にOctaveの開発・実行環境は整えてあるのでそれはそのまま使用できそうです。
今回は日本語字幕はありませんので、英語も頑張って聞きましょう。
ちなみに、機械学習ニューラルネットワークの基礎知識なしでも理解できないことはないとは思いますが、簡単な解説書1冊くらいは読んでから学習した方がより理解が深まると思います。


1週目は主にニューラルネットワークについての解説でした。
脳のニューラルネットワークの仕組みや特徴から、それを計算機上でどのように実装していくかの大まかな解説となぜニューロンを使うのかの説明がありました。
最後には、非常に簡単にですが、教師あり学習、教師なし学習、強化学習についての簡単な解説もあります。
Ng先生のMachine learningは、機械学習を入り口としていましたのでまずは線形分離やフィッテイングの話から入っていきましたが、Hinton先生の講義はいきなりニューロンの話からとアプローチが違います。
両方の講義を受ければ、オーソドックスな機械学習の基礎もニューラルネットワークの基礎も学ぶことができます。
実際、Ng先生の機械学習の講義は私の基礎知識としてものすごく役に立っています。