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Scikit-learn の使い方が知りたくて読んだ。TensorFlow は cross validation とかを手伝ってくれないので別の道具がほしかったのと、 Keras が scikit learn 互換だと何かで読んたため。

Scikit-learn を知るには良かった。知りたかったこと (Pipeline の使い方や GridSearch などの話題) がきちんとカバーされていた。コードは割とちゃんとしていると思う。著者は scikit-learn にちょこっとパッチを書いたりもしているらしい。

Machine learning 自体の学習にはいまいち。アルゴリズムや数式の説明の仕方がよくないと思う。知ってる人の復習にしかならない。アルゴリズムの説明は飛ばし読み。そのほか Web アプリを作りましょう、みたいな話も飛ばし読み。最後にでてくる NN の話はスキップ。

Coursera ML の後すぐに読めばよかったと今更ながら思った。 Ensemble 系以外はだいたい同じ話題を扱っている。これを読んでから Kaggle をやっていたらもうちょっと手を動かせたかもしれない。

そのほか。

Matplotlib 習熟の必要性を感じた。今のところ自分は Pandas の DataFrame.plot() でなんとか可視化をやりすごして来たけれど、それより numpy の array をズバっと描けるようになった方が柔軟で便利そうだと文中に登場する数々の matplotlib チャートたちをみて思った。

NN で扱うようなメディアや非構造データ自体を plot することはあまりなさそうだけれど、loss の変化とか gradient の norm とか plot したいものはなにかとある。Tensorboard でもいいのかもしれないけど、記録をとるには Jupyter に埋め込める Matplotlib が必要そう。どうやって練習しようかね。この本のサンプルコードを写経でもすべきか・・・。

Scikit-learn. 一通り色々実装されてるのはいいんだけど、ほんとに NN と一緒に使えるのだろうか。なにかとデータを全部メモリに乗せたがるし、トレーニング結果の check-pointing もなさそうだし、いまいち頼りない感じがする。でもみんなこれ使ってるんだよね？なぞ。