『ゼロから作るDeep Learning』を読んだ
年末にやるかと思って買って、買った直後に3日ほど寝込んで結局昨日までかかってしまった。
といっても正月明けてから読んだのはたぶんトータル2時間程度で完全にサボってただけです。
内容は、ゼロから作るとあるだけあって、ほんとにゼロから作ったし、内容も初歩の初歩からでかなり助かった。大学入試以来数学から遠ざかっていたので懐かしさがある。ちなみにどうでもいいが大学入試の数学はセンターも二次もコケた記憶があるのであんまり思い出したくない。
と書いていたらそういえば経済学部では統計もミクロ経済も数式書いてたことを思いだしてきた。ウッ頭が……
1章のPython入門では、お決まりの環境構築から。
個人的にPythonには苦手意識があって、virtualenvだのなんだのというのがよくわかってない。
ただpyenv + condaでの環境構築はかなりスムーズにいって助かった。
numpyも初めて存在を知ったがこれは便利だなーという感じ。
本書に出てきた使い方以外にもたくさんありそうなので別途調べたほうがよさそう。
2〜6章は機械学習部分を作っていくぜーという感じ。
全結合レイヤのみで畳み込みは7章へ。
特に面白かったのはlearning rateの調整の話かな。
このへんはノートで板書をとっていたのだけど、途中でDropbox paperに変えた。
Tex記法で数式書けたりして楽しい。
8章はざっといろんな事例紹介という感じで読みとばしておしまい。
実際になにかやる段になったらもう一度読んだほうがいいかもしれない。
読み終わったので「よっしゃ、じゃあ俺も機械学習やってみっか」という気持ちではあるがMNISTのような使いやすい形になっているデータが世の中にどれくらいあるのだろうと思ってつらさを感じている。 まだCNNの感覚とかつかめてない気がするしChainerとかtensorflowとか聞いたことあるぜってやつらのチュートリアルに手をだすのがいいのかなー。
