機械学習にまつわる数学の勉強は毎日続けてる。「やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん」を中心にやってたけど、基本的な数学の知識が足りてないので難しい。よくわからなかったところを、Courseraの動画でもCouseraの方は試験があって、パスしないと次に進めない。試験は8時間内に3回まで。問題も入れ替わるのであてずっぽうでは合格できないようになっている。2回落ちて、よくわからなかったところをしっかり復習して3回目でパス。わかったつもりにならず、動画を止めて自分でも計算してみると理解が深まる。
出てきた数式を解くことに気を取られて肝心なことに気づかなくて、「なんでこの計算してるんだろう？」って感じだったけど、ここで話している「目的関数」って、学習データとテストデータの誤差を求めるやつのこと、とかようやく理解できた。
回帰の勉強が終わったところだけど、微分ってなに？ってところからのスタートなので、ちょっとした達成感。本とCourseraの動画の両方使ってるけど、英語ができるならCourseraのほうがわかりやすい。
先月から始めたPython。Webスクレイピングや、InstagramのAPI + bottle + bootstrapで自分のinstagramの画像を持ってきたり、Seleniumをつかってフォームに自動で入力したりと遊んでいるけど、Pythonをやるからには流行りの機械学習もかじってみたい。英語の勉強もかねて海外の無料講座を受けてみたけど、やはり数学の知識がないとキビシイ。
数学は苦手、というか算数の９９はクリアできたけどその後はさっぱりといったレベル。機械学習 + 数学 でググってでてきた、やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほんを買って勉強をはじめた。言葉だけは知っていたけど、なんのことかは知らなかった微分、読みがわからない記号「∂」、Σの上下につくi=1やn（これはプログラムの知識があったのですぐ理解できたけど）とか、入門書すら読む前提の知識がない。さいわいググれば解説が出てくるので、例で説明された数式の意味をしらべたり、じっさいに計算してみたりしてる。
むかし苦手意識を克服したいなぁと中学数学の本を買って勉強したけど途中で挫折。やはり受験するわけでもなく、ただ知識としてつめこもうとしても続かない。今回は機械学習の基本を勉強するためで、実際にサンプルのプログラム動かすし、目的があるので続けられそうな気がしてる。
ここ一年半ぐらいSwiftをやっていたけど企画・開発の仕事から外れたのでPythonをはじめた。WEBをスクレイピングしたりExcelファイルをいじれると色々と捗りそうな予感がしてる。
Pythonをはじめた直接のきっかけは入門本。異動してもプログラミングの勉強は続けようと思ってて、大重美幸さんのSwift4本（2と3版は持っている）をチェックしていたら、おすすめのとこに大重さんのPython本がでてきてレビューをみていたら良さそうだったのと、Swift本は3と4でそれほど違いもないのでPythonを選んだ。
かけあしでこの本のサンプルをためしてみたけどあいかわらずわかりやすい。このまま写経を続けようかとも思ったけど、自分で考えてつくることにした。この辺の初心者なりの気づきがあったらこまめに書いていこうと思う。
AirPodsを購入しでから２週間の感想。家用のMacBook Pro、持ち運んでるMacBook、iPad Pro、iPhone、Apple Watchにと接続先を変えるのが楽。接続したい機器の方からAirPodsを指定すればすでにほかにつながっていても切り替えられる。部屋のMacBookでYoutubeなんかを観てて、ちょっとコンビニに出かけるときにそのままiPhoneに切り替えて、家に帰ってまたMacBookにつなぎなおしたり。いままでもBluetoothヘッドフォンを使っていたが左右とも完全にワイヤレスなのは想像以上に快適。電車で音楽聴くには向いてない。電車では聴かないか別のヘッドフォンを使ってる。これのカナル型がでたら欲しい。
iPhone 6S PlusとApple Watch Series 1をiPhone 8 PlusとApple Watch Series 3に買い換えました。iPhoneのカメラはポートレートモードでミラーレスと大口径レンズのような写真が撮れるようになったり写りがぐんとよくなったりでデジカメを使わなくなってしまいました。こんなに良いならiPhone Xにしてデジカメを手放してもよかったなと思います。
Apple Watch Series 3はNFCが便利。通勤も普段の買い物もSuicaということもあり、iPhoneを出さずにApple Watchをかざすだけで済むのが楽です。