Pythonで基礎から機械学習始めました
最近、とあることがきっかけで「自分が機械学習の基礎を全然分かってなかった」と改めて痛感したので、1から学び直してみることにしました。
といっても、本を読むだけだとすぐ忘れてしまいそうなので、自己学習を兼ねてアウトプットしてみることにしました。以下に固定ページ作りました。今後、少しずつアップデートしていく予定です（まだ単回帰を勉強したところまでです）。
アウトプットの重要性
最近Twitterで見たのですが、ラーニングピラミッドといって、インプットするより、アウトプットするのが遥かに学習の定着に効果的らしいです。
ちなみに上図を引用させていただいたラーニングピラミッドの誤謬という論文では、ラーニングピラミッドは怪しい！と書いてありました（笑）
確かに、数字は怪しげな感じですが（綺麗過ぎるので）自分自身の経験上も、人に教えたり、ブログ等でアウトプットするのって、単純にインプットだけするより倍近い効果あるなと感じています（個人の感想です）。そもそも、何かをアウトプットしようとすると、その何倍もインプットが必要ですからね。インプットを駆動するという役割も含めて、ラーニングピラミッドの割合って、体感とそう外れてはないかなという印象です。
皆様は、ラーニングピラミッドと自身の体感にずれを感じますか？
まとめ
機械学習の勉強を基礎から始めましたという話を書いて見ました。今週末の勉強会では、そんな機械学習の勉強を継続するキッカケやコツみたいなことを絡めてお話ししようかなと考えています。参加者の方は、気をつけてお越しください。
もう定員いっぱいなので、今からは参加難しいですが、資料などは後日公開予定ですので、参加できない方はそちらをお待ち下さい。
なお、特別ゲストとしてフミコフミオ (id:Delete_All)先生の奥様と並んで実在を疑われている「ディープラーニングおじさん」が登壇します。参加される方は、刮目ください（笑）
