機械学習概要講座資料レビュー

機械学習概要講座資料レビュー

 

今日は月曜日。晴れ。

 

5時起床。

 

6時頃に家を出て会社。

 

朝食は会社近くのカフェでモーニング。

 

午前中は以下の参考文献から確率統計基礎（ベイズ統計モデリング）のパワポを追加修正。

・実践Data Scienceシリーズ RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門   馬場 真哉
・道具としてのベイズ統計   涌井 良幸

 

ドロップしていたMCMCの実装方法としてのMH法、HMC法を追加したり、

 

MCMCを使わずにベイズ推定できる自然な共役分布についての記載を追加した。

 

とりあえず午前中に切りの良い所で作成完了。(計57スライド)

 

後は変分ベイズの章を追加予定。

 

午後は、教育関係の取締役が確率統計についてのスライドを追加した機械学習概要講座資料の

 

レビューを、前職で最初の課長だった東大出の元上司と一緒に私を含め計3名でレビューした。

 

打ち合わせ場所である応接室を17時10分まで予約したにも関わらず、お客様が来たからと

 

15時で打ち切りざるを得なくなったが、とりあえず一通り説明して、指摘を受けたものの、

 

概ね良くなったとのコメントを頂いた。

 

ただ指摘は指摘でたくさんあり、別途直さなければならない。。。。。(´；ω；`)ｳｯ…

 

中には、レコメンデーション追加しろだとか、深層学習のTensorflow,Keras,etc.や自然言語処理のWord2Vecだの

 

画像認識のOpenCVを入れろだのとむちゃぶりの追加要求もあり、おまえらいい加減にしろ！

 

ただの機械学習概要講座なのに、めちゃくちゃハードル上げやがって！と言いたかったが。。。

 

これだから年寄はわがままで困る。。。

 

とりあえず予定より早く終わってしまったので、

 

以下の記事を参考に変分ベイズのスライドを作成。
・https://qiita.com/kento1109/items/99a6bcbf18c1119d127c

 

で、オイラーの方程式を導出して変分法により解く手前で発狂。。。(´；ω；`)ｳｯ…

 

定時退勤。

 

物理系の強い友人に帰り路際、LINEで相談しながら電車の中で試行錯誤し、結論としては

 

上記記事にある式変形はおかしいという結論になり、以下の記事を見たところ、すんなりと理解できた。

・http://machine-learning.hatenablog.com/entry/2016/01/23/123033
・http://machine-learning.hatenablog.com/entry/2016/01/23/130017

 

という訳で明日以降、変分ベイズについては全面改訂予定。（危うく間違えるところだった。。。）

 

続きは明日やるつもりだが、午前中は某市の情報プラザにて初級者向け表計算ソフト入門第４回目の

 

アシスタントを務めなければならないので、午後会社に戻ってから作業だな。。。(´；ω；`)ｳｯ…

 

疲れた。。。もうお風呂入って寝る。

 

【今後の予定】

・11月07日～11月09日　訓練校、情報処理演習アシスタント
・11月11日～11月25日　訓練校、Pythonデータサイエンス演習アシスタント
・11月26日～11月28日　訓練校、SQL基礎演習メイン講師

 

【やることリストのタスク】

・神奈川県職業訓練Python養成科　SQL講義準備（講義日程：11月26日～28日）

・Python講座カリキュラム体系の再検討と講義資料の作成

 

【今日の読書】
・スッキリわかるSQL入門 第2版 ドリル222問付き! (スッキリシリーズ)   中山清喬(再読中)
・Kaggleで勝つデータ分析の技術   門脇 大輔（P.111/407読了）

・Pythonによるプログラミング入門　東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ   森畑 明昌

・わかりやすいパターン認識   石井 健一郎

・続・わかりやすいパターン認識―教師なし学習入門―   石井 健一郎

・機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門 (KS情報科学専門書)   瀧 雅人（P.199/330読了）

・工学系の関数解析   小川 英光（P.212/283読了）

・みんなのR 第2版   Jared P. Lander（P.82/575読了）

・エントロピーの正体   アリー・ベン＝ナイム（P.56/184読了）

・逆数学:定理から公理を「証明」する   ジョン・スティルウェル（P.27/205読了）