『 統計技師への道 』

日々の学びを残すブログ

基礎Python + ゼロから作るDeep Learning + bioinfo

読んだ&やってみた。

基礎Python 基礎シリーズ

基礎Python 基礎シリーズ

 

 python3を基礎から理解しようと購入。

 

本書に沿ってatomエディタを入れてみたが使い勝手がよく気に入った。

リストやタプルといった固有のデータ操作、制御、関数などをわかりやすいサンプルコードで説明してくれている。入門書としては最良だと思う。

 Rも勉強途中だがpythonとのメリット・デメリット比較記事をネット上で読んでも実感できるほど深く理解・実践できてないので精進したい。

(仕事では一切使わないので遠い道程だが…)

最後まで読んで著者がミュージシャンということに驚愕した…多彩な人もいるものだ。

 

続けて、

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

 

 読んだ&やってみた。

先日MLPの深層学習を読んだのでその流れで。

上述のpythonの復習も兼ねた形になり理解もしやすかった。

やってみると割とシンプルなものだと感じた。

ただ、自分はSEでもなければPGでもないので最初、githubが何なのかわからず途中まで全部写経してた(タイピングは苦ではなかったが、大幅に時間ロス…)。

 

pythonの基礎から始まり、パーセプトロンニューラルネットワークの基礎・学習、誤差逆伝播法、学習に関するテクニック、畳み込みニューラルネットワークディープラーニング、といった流れでライブラリやフレームワークなどのツールに頼らず理解するという面白い内容だった。特に学習に関するテクニック(momentum、AdaGrad、adamなど)はわかりやすい説明で勉強になった。

生業としてる人達からしたら『なんちゃって深層学習』なのかもしれないがが素人・凡人の自分には十分楽しめる書物だった。

 

 

さらにもう一冊。

バイオインフォマティクス入門

バイオインフォマティクス入門

 

 読んだ(立ち読み&流し読み程度)。

血液学の本を探していた時たまたま発見。jsbiの公式本らしい。買ってない。

 

 読んでて思ったことはバイオインフォとデータサイエンスはよく似ている

統計学、計算科学、データベーススキル、プログラミングスキル、機械学習データマイニングなどは重なる領域。

異なるのは分子生物学計量経済学くらいか(素人目線です)。

両分野ともに「人材不足が~」とか言われているみたいだけど、探せば割と使える人材いるんじゃないだろうか?

 

 本書はバイオインフォマティクス技術者認定試験というものの教本らしい。

時間があったら受けてみたい。