solearn で機械学習を勉強した

sololearnっていうアプリがあって、プログラミングの基礎無料で学べて

しかもバトルできるアプリがある。最高だ。

最近、マシンラーニングの項目が追加されてたから勉強してみた。10日間くらいかかった。

結論からいうと、なんか頭が良くなった気がする。すごいね。

結局どうつかうかは分からないけど。

手書きの文字学習して、じゃあこりゃなんだって予想したり、なんか単純な散布図をクラス分けしたりできる。でもサンプルでは0-9の文字しか学習してないけどね。

タイタニックの乗客が生き残る確率とか、乳ガンが陽性か陰性かどうか、っていう問題をサンプルによく使ってた。

基本、pythonのscikit-learnメインで使う感じだった。pandas, numpy, matplotlib.pyplotも使った。

ロジスティック回帰モデルから始まり、モデルを評価するためのK-Fold評価、

決定木モデルに、決定木を複数適当にしたのを集めるランダムフォレストモデル、神経っぽいニューラルネットのMLP（マルチレイヤーパーセプトロン）モデル。これはたぶんディープラーニングの基本的な一種だろうな。

っていうのを学んだ。全部教師アリ学習で、トレーニングデータがあると、結果を出せるみたいな。

これつかって何が良いかっていうと、何が良いんだろうね。これを発展させてくとすごい良いって事だけは分かる。だってデータを入力すれば、なんか簡単に計算できないようなデータがポンと出てくるんだからね。

画像解析とか音声解析でMLPは強いらしい。

最近はやりのディープラーニングも、たくさん種類あって、畳み込み何とか法のCNNとか、DQNとか、なんか色々ある。ちらっと検索した限りではそんな感じだ。

数式的に理解しようとすると結構骨だけど、ソロラーンならなんかめっちゃ簡単に説明してくれるから良い。全文英語だけど、google翻訳でだいたいわかる。バックプロパーの説明で偏微分は難しいので説明省略します、って来て、ちょっと、ってなった。

実際実務で使うとなれば、数式的な素養がいるけど、趣味で使うならいいかも。

なんか自動化したいな。なんか。

次は何を学ぼう。