こんにちは。ぽんぽこです。今回も雑記です。日記みたいに気楽に書けて良いですね。ハマりそう。
今年度は意識的にインプットの時間を増やそうと画策中です。書籍とか動画とか買いまくってます。（クレジットカードでポチポチ買えちゃうのが怖いなあ。。^^;）
昨日は毎度おなじみUdemyの機械学習の講座「アプリケーション開発者のための機械学習実践講座」を観ました。
この記事の内容は？
アプリケーション開発者のための機械学習実践講座
Udemyはホント人工知能系の口座が増えてきました。動画だとプロの方の視点やちょっとしたニュアンスを感じることが出来るの魅力方と思います。
この「アプリケーション開発者のための機械学習実践講座」は中級者向けの講座です。（プログラミングしたことがない初心者の方は後半しんどくなると思いますのでお気をつけください・・・）
コースの説明はこんな感じです。
本コースは、アプリケーション開発者を対象にした機械学習のコースです。 機械学習単体だけでなく、導入プロセスやプログラム設計指針など、実際の導入に辺り課題となる点も含め解説します。実装では、Pythonを利用した実例も交え学んでいきます。
以下は簡単な感想、というか自分用のメモです。後から見返す時に役立ちそうかなと。
Day1～Day6までわかれている
忙しい人は1日1Day分でも良さそうですね。私は2日で終えました。
前半はスライド中心
前半はスライドを表示して言葉で解説というスタイルです。パワーポイントのような感じですね。Day3まではスライドがメインです。
概要説明が多いです。機械学習とはどういうものか？どういったシーンで利用されるか？など。ビジネスやアートでの利用に触れたり、という感じです。
機械学習それ自体を扱うことと同じくらいに、学習に利用するデータの蓄積が重要ということが改めて認識できます。（ここは結構重要かも。学習するデータが無いと何もできないので。）
Day4から具体的な紹介
導入のスピードをとるか、カスタマイズの自由度をとるかなどの説明も。どのようなライブラリやサービスがあって、どれを選択していけば良いかという話も。
Day5は設計方法について
アプリケーション部分と機械学習部分の分け方など。ビジネスで使うにはパッケージ型のサービスが推奨という話とその根拠も。
Day6は具体的な実装例
GitHubで公開されているサンプルコードをベースに解説が進みます。具体的なソースコードの分け方などの説明がされます。このサンプルコードをベースに色々作っていくのも良さそうですね。
scikit-learn（サイキットラーン）やJupyterNotebookを使って解説されます。
また、評価や運用のについての考え方についての言及も。
以上、こんな感じでした
また見返す時のメモでした。
「アプリケーション開発者のための機械学習実践講座」の講師の方はQ&Aでも答えてくれているので、わからないことは質問できて便利ですね。（質問に答える講師と答えない講師がいるので。）
プログラミングやったことがある人で、機械学習をサービスに取り入れてみたいけど具体的なイメージがわかないという方にはオススメの動画です。
