fast.ai
DeepLearning(DL)を学ぶためにfast.aiが提供する無料オンライン講座を受講しています。
コースはpart1とpart2に分かれており、今はpart1で勉強しています。
この講座を受講していていいなと思ったことが2点あります。
①視覚的に教えてくれる
畳み込みや確率的勾配降下法などをエクセルを用いて視覚的に教えてくれるため、とても分かりやすかった。
②実践的に学べる
理論的な部分だけで終わるのではなく、kaggleに挑戦しながら勉強を進めるスタイルなので、理解が深まる。
モデルが過学習になった時に、データの拡張や正則化がよいというのは機械学習の本には書いてあるが、
実際にコードで書くと現実味があって頭に入りやすい
ただひとつ難点なのは全て英語であるということです。授業動画は英語ですし、授業の内容が書かれたノートも英語です。なので、授業動画でよく分からない部分はノートを精読しながら学習しています。
英語が得意な人は最初からfast.aiを利用してDLを学べばよいと思いますが、そうでない場合は日本語のDL参考書を読んである程度理解してからfast.aiを利用するとよいと思います。ちなみに私は後者です。
part1のlessonではCNN, 協調フィルタリング,NLPとやってきまして、次回はRNNを勉強する予定です。