【機械学習】社内輪講はじめました

ミッション

• 社内の輪講で得た知見をQiitaを通じて発信
• 機械学習を学ばれる方の一助に

題材

• スタンフォード大学 Andrew Ng氏による機械学習の講義動画
  • https://www.coursera.org/learn/machine-learning?action=enroll

本記事のポイント

• 翻訳ではない
• weekごとに記事化
• 各講義の学びポイントを解説

なぜ記事にするのか

• 身につけた知識が定着する
• 人に説明する表現力が身に付く
• ferixの広報活動

進め方

1. Qiitaに投稿できるような状態で輪講に挑む
2. 輪講後、輪講で出た意見や疑問も踏まえた内容を記載

アジェンダ

【機械学習】社内輪講 Week1 〜 線形単回帰 〜

• Introduction
• Linear Regression with One Variable
• Linear Algebra Review

【機械学習】社内輪講 Week2 〜線形重回帰〜

• Linear Regression with Multiple Variables
• Octave/Matlab Tutorial

【機械学習】社内輪講 Week3 〜ロジスティック回帰・正規化〜

• Logistic Regression
• Regularization

【機械学習】社内輪講 Week4 〜ニューラルネットワーク: 基本的な仕組み〜

• Neural Networks: Representation

【機械学習】 社内輪講 Week5 〜 ニューラルネットワーク: 誤差逆伝播法 〜

• Neural Networks: Learning

【機械学習】社内輪講 Week6 〜モデルの評価と改善〜

• Advice for Applying Machine Learning
• Machine Learning System Design

【機械学習】社内輪講 Week7 〜サポートベクターマシン〜

• Support Vector Machines

【機械学習】社内輪講 Week8 〜教師なし学習: 特に固有値問題〜

• Unsupervised Learning
• Dimensionality Reduction

【機械学習】社内輪講 Week9 〜 異常検知 〜

• Anomaly Detection
• Recommender Systems

【機械学習】社内輪講 Week10 〜大量のデータセットの扱い〜

• Large Scale Machine Learning

【機械学習】社内輪講 Week11 〜写真OCR〜

• Application Example: Photo OCR