"機械学習","信号解析","ディープラーニング"の勉強

HELLO CYBERNETICS

深層学習、機械学習、強化学習、信号処理、制御工学などをテーマに扱っていきます

【自分用メモ】今後やりたいこと

 

 

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買いたいもの

 Deep Learning

昨年出版されたDeep Learningの超大作。

PRMLに代わる機械学習系のバイブルになりそうです。

Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)

Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)

 

 

Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn and Tensorflow

フレームワークを使った実践的な本。

アメリカですごく評価良いので気になっています。日本アマゾンはやけに価格が高い…。

 

Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems

Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems

 

 

これからの強化学習

強化学習の理論的な勉強もしていきたいところです。

これからの強化学習

これからの強化学習

  • 作者: 牧野貴樹,澁谷長史,白川真一,浅田稔,麻生英樹,荒井幸代,飯間等,伊藤真,大倉和博,黒江康明,杉本徳和,坪井祐太,銅谷賢治,前田新一,松井藤五郎,南泰浩,宮崎和光,目黒豊美,森村哲郎,森本淳,保田俊行,吉本潤一郎
  • 出版社/メーカー: 森北出版
  • 発売日: 2016/10/27
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)
  • この商品を含むブログ (2件) を見る
 

 

確率的グラフィカルモデル

後述する通り、TensorFlowとEdwardの組み合わせを使いこなせるようになりたいのが動機です。確率的なモデルについて学べる本を知りたいのですが、あまり詳しくない分野なのでどれを選ぶか迷い中。

確率的グラフィカルモデル

確率的グラフィカルモデル

  • 作者: 鈴木譲,植野真臣,黒木学,清水昌平,湊真一,石畠正和,樺島祥介,田中和之,本村陽一,玉田嘉紀
  • 出版社/メーカー: 共立出版
  • 発売日: 2016/07/23
  • メディア: 単行本
  • この商品を含むブログ (2件) を見る
 

 

 

 

電子機器

ノートパソコン

Vaioを5年間使ったのでそろそろ買い換えたいという感じです。

Macデビューしようか画策中。特にノートパソコンで学習回したりはしないです。

 

トラックボールマウス

 慣れると良いらしい。物が溢れてデスクが狭くなってきたので是非欲しいです。

LOGICOOL ワイヤレストラックボール M570t

LOGICOOL ワイヤレストラックボール M570t

 

 

 

 
ラズベリーパイ 

TensorFlowも対応し、なんだかドライブレコーダー自作できると思いながら、どう考えても買ったほうが安いということで断念しています。けど単純におもちゃとして楽しそうです。

 

 

車関連

タイヤ

そろそろ溝が減ってきました。

今はネットで買って、整備工場持ち込みの方が安く上がります。

ブリヂストン(BRIDGESTONE)  低燃費タイヤ  NEXTRY  215/65R16  98H

ブリヂストン(BRIDGESTONE) 低燃費タイヤ NEXTRY 215/65R16 98H

 

 

ドライブレコーダー

まだ付けていないという時代遅れな人間です。交通事情が良くない地域なので、是非取り付けたいところです。 

 

やりたいこと

勉強

リカレントネットワーク系

本格的にリカレントネットワーク系を深堀していきたいと思っています。

s0sem0y.hatenablog.com

 

確率プログラミング、ベイズ関連

 3月にチラッと触れましたが、TensorFlowで確率的なアルゴリズムの実装を可能とする「edward」というライブラリが公表されています。まだまだ利用の話題はありませんが、元々興味のあった分野なので学んでいきたいところです。

 

ライブラリを利用するにあたって、やはり基本的なベイズ周りを抑えなければなりません。TensorFlowを扱うことを考えるとグラフィカルモデルを勉強するのが良さそうか?

 

s0sem0y.hatenablog.com

 

強化学習 

ブログでもちょっと触って終わってしまった強化学習。

既に実装されているものを使うのは簡単かもしれませんが、自分でいろいろやっていくことを考えた場合、やはりある程度理論の理解も必要になってきます。

 

s0sem0y.hatenablog.com

  

s0sem0y.hatenablog.com

 

 

娯楽

旅行

タイヤ変えて、ドライブレコーダー付けて、車でおいしいものを食べに行く旅行がしたい。

 

運動

最近、体力が落ちていることを実感するので、スポーツがしたい。