いよいよ準備もここで終わる。
今までしてきたことは、
だ。
そして、今回は、
「プロトタイプを作るのに必要な知識とはなにか？」
を洗い出す。
まず、絶対条件（メインメニュー）として、
１．機械学習モデルの実装関連技術
２．Web関連技術ーHTML, CSS, JavaScript、Flask, Django
３．環境構築・デプロイ技術ーDocker, Git, Heroku
さらに、必要条件（サブメニュー）として、
１．Python(Numpy, pandas, Matplotlibなど外部ライブラリ含む）操作
２．コンピュータ基礎知識(Linuxコマンド、ファイルとディレクトリ等）
３．機械学習のしくみ理解のための数学（線型代数、微積分、確率、統計学等）
が挙げられる。
昨年(2019年)１年間、
わたしが失敗した原因は、
サブメニューばかり勉強して、なかなかメインに進めなかった、
点にある。
メイン１の機械学習モデルのしくみと実装の学習に入ったのが
2019年11月なのだから、どれだけ迷い道くねくねしたことか！
だから、自分の実体験(失敗談)をベースに提案したい。
いきなり、ＡＩ最強本
『ゼロから作るDeep Learning』に取り組もう！
言わずと知れた人気No1！
サブメニューは、
その中で、必要な部分をつど、肉付けしていけばいい。
あくまでもメインは、絶対条件をクリアして形にする(プロトタイプを作る)ことだ。
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