最近と課題

やぁー皆さんお久しぶりの投稿です。私は5月から新しい職場に行く予定なので、フレッシュな気持ちで頑張っていきたいです。

さて、最近はTensorFlowのデータセットを使って色々学んでいます。特に多くのレイヤーを試して、きちんと学習が進んでいるのか試しています。画像分類に関しては、どのレイヤーを使えばよいのか掴んできています。正直言って分類に関しては学習済みモデルを使えばよいですが、一からデータを集めてモデルを作れる力が欲しいため、たくさんのレイヤーなどを試していきたいです。さらに、これからは画像の分類だけではなく自動着色や画像の生成などにもチャレンジしていきたいです。

そして、最近は時系列データの理解を高め、扱えるようにしていきたいので回帰についても学んでいます。数学的知識を理解していきながら、データの前処理、モデルの構築を勉強していくのは正直言ってつらいです。特に、数学的知識の理解力が乏しいので、まずは高校レベルの数学から取り組んでいき、大学レベルの統計学の理解を深めていきたいです。そして、データセットを用いて時系列データの前処理に慣れていきたいです。

また、これまでの学習から課題が見えてきたので、学習の取り組み方が固まってきました。これからの課題（4～5月）としては、まずは画像分類のモデルをデータセットを用いて高い正答率（9割）を出せるようにすること、数理的思考を高めるため高校の基礎レベルの微分と行列計算を理解すること、NumPyを使ったTensorの処理と関係性についての深い知識を身に着けていきたです。実際はもっと課題はありますがこれらを重点的に学んでいき一つずつ潰していきたいです。

最後まで読んでいただきありがとうございました。