Coursera machine Learningに参加してみた

Coursera machine Learningに参加してみた

次のような理由でコースを途中でQuitした。
まだ、様々な基本知識の欠落がある。
オブジェクト指向言語を学習中。
5ヶ年計画で目標はAIのリテラシーが分かればよい。
でもコースのカリキュラムが知りたい。
そこでこのコースの章立てを紹介する。

Coursera machine Learning(スタンフォード大学)
講師:Andrew Ng
******************************************************
Introduction
Test
Linear Regression with One Variable
Test
Linear Algebra Review
Test
Linear Regression with Multiple Variables
Test
Octave/Matlab Tutorial
Test
Programming
Logistic Regression
Test
Regularization
Test
Neural Networks:Representation
Test
Programming
Multi-Class Classification and Neural Networks
Test
Programming
Advice for Applying machine Learning
Test
Programming
Regularized Linear Regression and Bias/Variance
Test
Support Vector Machines
test
Programming
Unsupervised Learning
Test
Dimensionality Reduction
Test
Programming K-means Clustering and PCA
Anomaly Detection
Test
Recommender Systems
Test
Programming
Large Scale Machine Learning
Test
Application Example:Photo OCR
Test
**************************************************
Testは80%以上で次に進める。
ProgrammingはOctave。
基本、数学は80%以上で先に進めたがそれ以降は途中でQuitした。(実力不足)

これで5年かけて徐々に計画を進めるとの方針が再び決まった。

話は変わりますが、クラウドを勉強するうえでQiitaで有用な記事を見つけたので将来ブログにアップしたいと思っています。
CNCFとは
CNCFは2015年7月に発表され、約50社が集まり2016年1月に正式発足した。最初の発表から4年後2019年11月のメンバーは約500団体で、大手クラウド事業者、ミドルウェア企業、ハードウェア製造企業、オープンソース・ソフトウェア企業、大学、その他非営利団体などが加入している。

(写真はY.O.氏から借用)

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数学ソフトウェアパッケージOCTAVEを使ってみた

この言語は線形代数が得意で行列、複素数、三角関数など数学の問題を解くのに便利である。50年前を思い出しながら行列演算をやってみた。

数学ソフトウェアパッケージOCTAVEを使ってみた

online seminar「機械学習」(Stanford U. Andrew Ng先生)で使っているといわれる、OCTAVEを使ってみた。
この言語は線形代数が得意で行列、複素数、三角関数など数学の問題を解くのに便利である。
関数をプロットするのも得意でアイキャッチ画像を見ていただければわかると思う。
このソフトウェアはMATLABとほぼ互換性があるということだ。
インストールも簡単である。
最新Versionは4.4.1でCLIとGUI版両方を持っている。
50年前を思い出しながら行列演算をやってみた。
簡単にできた。

plotした関数

行列演算の様子


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