Paizaで機械学習の基礎？
# PaizaラーニングのPython × AI・機械学習入門編 が期間限定無料だと…
朝からそんなメールを見てしまい、釣られてしまいました。
興味のある方はこちらから。
# 正直な感想
正直、既にやったことの復習しかなく、満足できるようなレベルではありませんでした。
入門って、これで入門でいいのか？！っていうレベルです。
動画を途中まで見て、余計なセリフにイライラした気持ちも我慢したのが無駄でした。
というわけで、問題だけサクッとやって、もう今日は終わり。
【paizaラーニング】Python×AI・機械学習入門編1: 機械学習の概要を知ろう (全 6 回)を修了しました！ https://t.co/3dmg4BkdLD #paiza
— なま.pi (@namapi1) 2018年10月30日
Python機械学習プログラミング on Google Colaboratory chap.2
なぜGoogle Colaboratory？
以前、Python機械学習プログラミングをやってみた。 しかし、ローカル環境はほぼWindowsなので、Anacondaを入れたりVisual Studio Codeを入れたり色々やってみたものの、いい感じに連動してくれないし、毎回Jupyter Notebookを立ち上げるのも面倒だし、学習させる間の負荷がでかい…
ということで頓挫していたのですが、Google Colaboratoryの存在を知り、さらにGoogle ColaboratoryでTPUが使えるようになっているということも知り、「じゃあやってみよう！」ということで、Google DriveでGoogle Colaboratoryを使って機械学習の勉強をしてみよう！ということにした。
さっそくchap.2やってみた。
ソースはこちら。
正直、ただの写経だ。
面白かったところ。
数学は、正直式を追うので精いっぱいだったが、これは仕方がないだろう。 でも、パーセプトロンの分類器から始まり、Adalineに進歩し、さらに収束をよくするために重みづけの方法を変更し…といくと、明らかに少ないコストで予測が成り立つようになるので、非常に面白い。最後のAdalineSDGなんかは、4回くらいでほぼ学習コストが横ばいになり、収束していくのが見えて感動した。 明日以降も、ちょいちょい頑張っていきたい。
