"機械学習","信号解析","ディープラーニング"の勉強

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"機械学習","信号解析","ディープラーニング"の勉強

"機械学習","信号解析","ディープラーニング"について、それぞれ勉強しながらブログにまとめていきます。テーマは気分によってバラバラかもしれません。

本ブログの記事まとめ

雑談

記念すべき(?)100記事目ということで、ブログの記事を見直し、まとめました。

 

 はじめに

記事というのは読まれてなんぼなのですが、ブログという性質上、やはり過去の記事というのは中々たどり着いてもらえません。

 

いつ読んでも価値の変わらない記事というのもあり、それらを読んでもらうためにも、記事をまとめておこうと思いました。(時事ネタなどは時間と共に腐っていくので、これらはまとめません)

 

ニューラルネットワーク関連

ニューラルネットの学習

ニューラルネットの学習に関する話。

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

ニューラルネットの基礎

ニューラルネットの構造に関する話。

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

深層学習への発展

従来の手法との比較をしながら、ニューラルネットの柔軟性による強みを説明。

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

 

機械学習の基礎数学関連

機械学習と数学の勉強

機械学習にまつわる数学の話。

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

機械学習に現れる具体的な数学

実際に現れる数式たちの話。

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

情報理論周り

機械学習で用いられるダイバージェンス(情報理論から得られる)の話。

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

確率・統計周り

確率・統計関連の話。一般的な分布の話から推定の話も。

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

 

従来の機械学習と機械学習の基礎全般

線形回帰

機械学習での回帰問題に関する話

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

線形識別

機械学習での識別(分類)問題に関する話。

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

発展的内容

基本的な手法を拡張する発展的内容

s0sem0y.hatenablog.com

特徴抽出・クラスタリング

機械学習では教師なし学習に相当。

ここまででデータ解析が完結する場合もあれば、教師あり学習の前処理となる場合も。

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

評価関数(損失関数)関連

評価関数(損失関数)周りの話(機械学習は評価関数の最適化問題となる)。

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

 

信号解析

フーリエ解析

信号解析で最も基本となるフーリエ解析関連の話。

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

信号推定関連

信号を推定するのも信号解析の重要な課題である。

ここらへんは機械学習とオーバーラップするところが非常に多い。

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

 

深層学習のハードやフレームワーク

ハードの話

GPUや次世代コンピュータの話

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

フレームワークの話

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

s0sem0y.hatenablog.com

 

 

 

まとめてみての感想

こう見るとブックマークの数などが分野ごとに大きく違っています。

 

機械学習をやろうという場合に、数学関連での情報を求めている人が多い印象を受けました。あまり細かい数式に立ち入ると、あまり記事が読まれていないようです。

 

話題としてはやはりニューラルネットやサポートベクターマシンが興味の対象という印象です。主成分分析や独立成分分析は話題としては微妙なのでしょう。

 

フレームワークは、微々たる差にしても、ChainerよりもTensorFlowの方が優勢か?

 

信号解析はフーリエ解析周りしか詳しく話していないためなんとも言えませんが、興味を持っている人は一定数いるようです。機械学習の話題ばかりではなく、こちらも強化しても良いかもしれません。正統に行くならばウェーブレット解析あたりが求められるのでしょうか。

 

ブログの記事をひと通り見なおしたおかげで、今後の記事作りに生かせそうです。