2019年11月3日、日曜日。
8:48金沢発かがやき506号で東京に向かう。
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間に合ってよかった!
いよいよ6カ月にわたるAIスクールが始まる。
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さあ、いよいよ!
昨夜、ようやく事前課題の2本めの動画
「人工知能・機械学習脱ブラックボックス中級編」の視聴が終わった。
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半分は理解不能!
新幹線の車内では、3本め(視聴は任意)
「プログラミング力向上のためのPythonで学ぶアルゴリズム論」
を見る。
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練習問題中心の動画。けっこう手強い。
練習問題をGoogle colab でやっていると、
あっという間に東京だ。
東京駅からは、
山手線で神田に出て、
徒歩3分ほどでキカガク本社に着く。
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神田駅から徒歩2−3分の好立地。
会場には一番乗り。
開始時間の13時が近づくにつれ、
受講生がどんどん集まってくる。
その数、15人。
硬い雰囲気を温めるため、
隣の人と5分間「Good and New」(最近あった良いことと新しくはじめたこと)を話し合い、
次に、自己紹介シートに基づいて、自分のプレゼンを行い、
14時から講義が始まった。
まずはローカルに仮想環境を作り、
ライブラリをインストール。
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Macのターミナルに指定されたコードを入力。エラーだらけ
何も知らずに参加したら、大やけどするところだった。
なんとかクリアできた。
その後、
重回帰分析の実装、
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動画見といて、ホントよかった
過学習の原因としての多重共線性、
![](https://i0.wp.com/uncle-kanazawa.com/wp-content/uploads/2019/11/AE79F669-666C-48E6-B0EC-387F6DFD35C3-500x313.jpeg?resize=500%2C313)
相関係数の似通ったデータが予測の邪魔をする
その排除方法としての次元削減、などなど
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もうお腹いっぱい!
意識が遠のきそうなくらい、
ものすごい量がものすごいスピードで進んだ。
初日でみんなぐったりしていたので、
予定より30分早く講義は終わり(助かった)
あとは懇親会。
ホント、いろんな人が集まっている(女性も二人いた)。
この歳になると、東京じたいに魅力はあまり感じないが、
ビール片手にいろんな世代の人とA Iの話ができるのはステキなことだと思う。
これから6カ月間、いっぱい仲間を作って、
楽しんで通いたい(学習はハードだが)。