機械学習を理解するには、線形代数それと解析をキッチリ身に付ける、そんなことって大切でしょうよ。
先日、企業の方々に機械学習の基礎をＲを使いながら解説する、という講演を行ったのだけど、もっと基盤の導入から行うのが良い、そんなことを感じたの。
品質・信頼性・安全性では何しろココイラの応用って必要なんだけど、基盤がしっかりできていないと、結局、本に書いてあるプログラムを弄って満足してしまう、という程度を超えられないし・・・。いじれるまでになるのも、もちろん、大切ではあるあるけど、発展が・・・。
そう言えば、深層学習だけど、理論の書いていない本の解説をそのままプレゼンで使う、というのって分かり易いけど、でも、画像の推論だけが深層学習という思い込みも生じてしまうようで・・・。波形データを写真に撮って、それで時系列解析を行う、というやり方って、分からなくもないけど、なんとなく考えさせられる感じで・・・。統計モデルを考えると、やはりどうも・・・。
頑張りましょう。
先日、企業の方々に機械学習の基礎をＲを使いながら解説する、という講演を行ったのだけど、もっと基盤の導入から行うのが良い、そんなことを感じたの。
品質・信頼性・安全性では何しろココイラの応用って必要なんだけど、基盤がしっかりできていないと、結局、本に書いてあるプログラムを弄って満足してしまう、という程度を超えられないし・・・。いじれるまでになるのも、もちろん、大切ではあるあるけど、発展が・・・。
そう言えば、深層学習だけど、理論の書いていない本の解説をそのままプレゼンで使う、というのって分かり易いけど、でも、画像の推論だけが深層学習という思い込みも生じてしまうようで・・・。波形データを写真に撮って、それで時系列解析を行う、というやり方って、分からなくもないけど、なんとなく考えさせられる感じで・・・。統計モデルを考えると、やはりどうも・・・。
頑張りましょう。