本日の学習プランと結果

内容	分量	結果
キカガク: OptunaによるNN構造探索完了		O
キカガク: 画像認識入門		C

追加で行ったこと

Qiitaの記事はホンマかいな？と思うことも結構書いてある. こういうのは「ベイズ最適化良書」とググッて、本を読んだほうがいい.

図書館で下記本を借りてくる.

ガウス過程と機械学習(機械学習プロフェッショナルシリーズ)
- ベイズ最適化を語る上で最初の関門となる「ガウス過程回帰」. 一応簡単にでも理論を抑えておきたい.
実験計画法方法編基盤的方法から応答曲面法，タグチメソッド，最適計画まで
- ハイパーパラメータをどのように最適化していくか.
- 初期調査をネットで進めると、直交法はもはや使われない？応答曲面に関する日本語の文献を見ておきたい.

Qiitaに投稿予定.

Documentはざっと読むだけでも面白い. 「この書き方は～～までに廃止予定」とか、結構criticalなことも書いてあるので、面倒くさがらずに適宜読むこと.

(そのためにも基本的な英語くらいは学んでおこう)

読み方: Sampleよりも上に概要が書いてあるので、ざっと読む.
身につけ方: Sampleコードを、わからないところはざっと調べながら写す.
- コピペはもってのほか. 個人的には、多少時間かかってもコードをうつことが理解定着に繋がると考える.

内容	分量	結果
キカガク: 画像認識入門
SIGNATE 練習問題 1問

向き合ったら○をつける。

課題克服メニュー	クリア	理由
1. 優先順位を設定する	-
2. 考えすぎずに手を動かす・気付いたことはすぐにメモする	C	もう少しスピード感がほしい
3. 振り返る	O	このブログ
4. 継続する	O	このブログ
5. 気づき・考えたこと・思ったことをまとめる	O	このブログ
6. 嘘をつかない・見栄を張らない	O
7. 収支の把握	O
8. 没頭する	O