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『Learn Better』の手法を
通して機械学習に関する
学習マップを作る
2019/2/10 細野純也(@HOSONO_Junya)
@「キカガク主催!AI?機械学習?Pythonなどなどもくもくしまし」
目次
? 自己紹介
? 『Learn Better』とは
? 『Learn Better』における6つのポイント
? なぜこの本を「機械学習」の学習に適用するのか?
? 【今日の成果】6つのポイントを今の自分に対して適用しての
学習マップ
自己紹介
? 細野純也
? Twitter:@HOSONO_Junya
? 業務:国際協力NGOで勤務
? 元システムエンジニア(かなり以前ですが)
? 「機械学習」に関してはほぼ初学者
? 趣味:サッカー観戦、落語鑑賞
『Learn Better』とは
? (実物を見せる)
? 「学び方」について書いた本
? 米Amazon2017年ベスト?サイエンス賞
『Learn Better』における6つのポイント
1. 価値を見出す →なぜそれを学習したいのか?
2. 目標を決める →なにをどこまで学習するか?指標は?
3. 能力を伸ばす →学習する際のマインドやコツは?
4. 発展させる →得た能力を他分野と組み合わせるには?
5. 関係づける →課題の裏にある構造?テーマを見出すには?
6. 再考する →得た知識におぼれず、定着させるには?
なぜこの本を「機械学習」の学習に適用
するのか?
? 現在の直接の仕事に関連しているわけではないので…
挫折することが目に見えて
いる(過去類似例多数?泣)
→「学び方」を学ぶことで、挫折を防ぐ
【今日の成果】6つのポイントを今の
自分に対して適用しての学習マップ
1. 価値を見出す:(→なぜそれを学習したいのか?)
?単に「機械学習」の知識を学ぶ「だけ」でなく、
それで「社会的な価値」を生み出したい
2. 目標を決める:(→なにをどこまで学習するか?指標は?)
→「日本のサッカー」を強くする?発展させるために、
?ピッチの中:映像から個別選手を識別→選手の配置の可視化
※GPSならできるかもだけど、その予算がないチームは?
?ピッチの外:国内各クラブの予算とリーグ順位の関連/予測
まずは、現在の「機械学習」技術でどこまでが可能かを確認
【今日の成果】6つのポイントを今の
自分に対して適用しての学習マップ
3. 能力を伸ばす:(→学習する際のマインドやコツは?)
?まずは関連分野の概観を頭に入れる(初学者向け書籍)
?学習分野を「画像/映像分野」に集中
?「機械学習」自体は手段。①数学/統計など理論面、
②実装自体の奥深いところ、に入り込みすぎない
4. 発展させる:(→得た能力を他分野と組み合わせるには?)
?同様の手法を用いている事例の研究
?似た目的に異なるアプローチを用いている事例の研究
【今日の成果】6つのポイントを今の
自分に対して適用しての学習マップ
5. 関係づける:(→課題の裏にある構造?テーマを見出すには?)
?画像/映像解析における理論的/実装的限界点は?
?その上で、他の手法と組み合わせの可能性は?
6. 再考する:(→得た知識におぼれず、定着させるには? )
?学習過程をブログで公開していく(細く長く)
?一緒にやる協力者を募集?
挫折しそうな方、いったん落ち着いて、
『Learn Better』いかがでしょうか。
ありがとうございました!

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