読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

設計によるセレンディピティ

"The best way to predict the future is to invent it. " ∧ "The future is here. It's just not evenly distributed yet."

機械学習(自然言語処理)独習のために身に付けておきたいコト

AI math

全くのド素人の私用メモです.

オススメの勉強法やテキスト,資料等がありましたらコメントいただけたら嬉しいです.

機械学習を仕事にしている友人から教わった勉強法とアドバイス

コーセラの機械学習の動画 Machine Learning by Stanford University は,わかりやすいよ。
本だと, 奥村学の"言語処理のための機械学習入門"

言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ)

言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ)

結構範囲が広いから結局どんな事したいか、どんな場面で使いたいのかわかると、そのための分野から勉強できて効率良いよ。

とのこと.(ありがとう)

そして,奥村学の"言語処理のための機械学習入門"でググっていたら,首都大学東京 自然言語処理研究室(小町研)自然言語処理を独習したい人のためにを見つけ,具体的な身に付けておくべきスキルが書かれていたのでまとめる.

数学

理工系の学部1年生程度の微分積分線形代数の知識

「ベクトル(内積)」「連立方程式」「確率(同時確率・条件付 き確率、確率変数・確率分布)」「数列(等差数列・極限)」「微分対数関数・指数関数の導関数、合成関数の微分、関数の極大・極小および最大・最小)」 「行列(固有値逆行列)」あたりをよく使う.

英語

TOEIC 700点台
ひとまず読解能力(論文に書かれている内容を他人に説明できるくらい理解して、プログラムに落とす能力)

プログラミング

自然言語処理分野で多く使われている言語は、PythonJavaC++ といったところ.
どの言語でもよいので、リファレンスを見なくてもやりたいことがすらすら書けるくらいの言語を一つ作る (複数の言語に手を出してどれも中途半端になるより、一つの言語でも使いこなせているほうが、遥かに望ましい)


とりあえず,このへんで.
学びたい人のお役に立てたら嬉しいです.