機械学習初心者が約10ヶ月でメダルより大切なものを獲得できた話【kaggle Advent Calendar 17日目】 - ギークなエンジニアを目指す男

本記事は、kaggle Advent Calendar 2018の17日目の記事です。 qiita.com 何を書くか直前まで悩んでいましたが、16日に参加したAIもくもく会の中で、 機械学習に興味はあるけど、どのような手順で、何から勉強していったら良いかわからない という方が数名いたので、自分が今年の3月くらい〜今日に至るまで勉強してきた中から 今の自分ならこのような手順で勉強することをオススメする！という記事を書いてみようと思います。 ※自分の勉強した教材の中からのオススメになるので、偏った内容になることをご了承ください。 ※これもオススメ！というものがありましたら、ぜひ教えていただけると嬉しいです。 タイトルにあるメダルより大切なものについては最後に記載しております。 対象読者 2018年3月時点の筆者スペック 2018年3月〜今日に至るまで勉強したこと羅列 書籍 動画 udemy

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機械学習に大切なのは泥臭いデータ集めとデータの泥抜きして機械学習に使えるデータまで持っていく部分。ネットワークを考えたりするのは研究者の仕事で技術者の仕事じゃない。今後は分業が進むと思う

[yellowpad]

学習の流れが書籍の説明やUdemyの講座紹介と共にあって分かりやすい。

[verooon]

機械学習 ディープラーニング

[tmdtky]

キカガク流イイよね

[shoh8]

“機械学習の木の字も知らない” これ誤字じゃないんだな面白い / "アウトプットは正義"

[psfactory]

機械学習初心者が約10ヶ月でメダルより大切なものを獲得できた話【kaggle Advent Calendar 17日目】 - ギークなエンジニアを目指す男

[napsucks]

機械学習は情報工学を専攻してないと難しい。動かすだけならフレームワークが沢山あるけど少し踏み込むとすぐに大学数学の闇が覗く。excel触ってエンジニアでございみたいな紛い物には厳しい本物だけが許される世界。

[RabbitBit]

機械学習の学習ガイドラインは数多あるけど、2018年版ならこれがトップではと思われる。

[currypurin]

実際に最近勉強された方の記録は参考になる。2018年末版機械学習勉強したい人のための道標みたいな記事。/kaggleに毒されて人生が変わった人が何人もいるので、twitterのフォローは危険でもある。