こちらのプログラミング初心者向けの学習方法の中から、オンラインサイト学習サイトの一つ【Chainer Tutorials】の紹介をします。
そもそもChainerとは
Chainerとは ディープラーニングに使用するニュートラルネットワークの学習をpythonを使ってできるフレームワーク 日本企業のPreferred Networksが開発、提供しています
ディープラーニングには 数学の知識 プラグラミングの知識 画像処理などの知識 といった様々な方面の知識が必要ですが、これらを同時に学べるのがChainer Tutarialsです。
Chainer Tutorialsの特徴
- 機械学習、ディープラーニンングの理論の基礎を一通り学ぶことのできるチュートリアル
チュートリアル
- 準備編
- はじめに
- python入門
- 機械学習に使われる数学
- 微分の基礎
- 線形代数の基礎
- 確率・統計の基礎
- 機械学習とデータ分析入門
- 単回帰分析と重回帰分析
- NumPy入門
- sci-kit-learn入門
- CuPy入門
- Pandas入門
- Matplotlib入門
- ディープラーニング入門
- ニュートラルネットワークの基礎
- Chainerの基礎
- Chainerの応用
- トレーナとエクステンション
準備編ではpythonと機械学習に必要な数学を一から学べます。 pythonに関してはざっくりかつ最低限なので、他のサービスや書籍で平行に勉強するのが良さそうです。 数学は、数学が苦手ではない人にはサクサク進むような内容です。苦手な人は、参考書などで少し時間をかけて勉強するといいと思います。
機械学習とデータ分析入門では機械学習に用いるpythonの代表的なモジュールが学べます。 チュートリアルに記載されているGoogle Colaboratoryのブラウザ上でサクサク試していくことができ、動作を自分の目で確認しながら理解する事ができます。
ディープラーニング入門では実際にディープラーニングのコードを書いていきます。
今後、応用コンテンツが追加されていく予定 STEP4 画像認識 STEP5 自然言語処理 STEP6 深層強化学習 STEP7 デプロイ
長所
- 完全無料、登録必要なし
- pythonの基礎知識がなくてもディープラーニングの学習に取りかかれる
- Google Colaboratoryを使用すれば環境構築する必要がない
短所
- 例題問題などはないので、アウトプットは他のコンテンツが必要がある
- 1つのチャートの内容が多く区切りがおおまかなので、ちょっとした合間などには取り掛かりにくい
- 細かい内容などは自分で調べつつ進めないといけない
pythonや機械学習に必要な数学の知識があらかじめ無くても準備編を読み通すだけで基本はわかるようになります。 全体的に例題などで自分の理解力を確かめるというような機会はあまりないので、チュートリアルはあくまで導入として、 チュートリアルで得た知識をどうやってアウトプットしていくか考えながら進める必要があります。
どんな人向けか
- 機会学習、ディープラーニングを学ぼうとしているが、何から取り組めばいいか分からない初学者
- pythonを学んだ事はないが機械学習やディープラーニングを学んでみたい人
- 書籍でディープラーニングを学習しようとしたが内容が難しかったり多かったりして諦めた人
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