買いたいもの
本
Deep Learning
昨年出版されたDeep Learningの超大作。
PRMLに代わる機械学習系のバイブルになりそうです。
Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)
- 作者: Ian Goodfellow,Yoshua Bengio,Aaron Courville
- 出版社/メーカー: The MIT Press
- 発売日: 2016/11/18
- メディア: ハードカバー
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Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn and Tensorflow
フレームワークを使った実践的な本。
アメリカですごく評価良いので気になっています。日本アマゾンはやけに価格が高い…。
- 作者: Aurelien Geron
- 出版社/メーカー: Oreilly & Associates Inc
- 発売日: 2017/04/09
- メディア: ペーパーバック
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これからの強化学習
強化学習の理論的な勉強もしていきたいところです。
- 作者: 牧野貴樹,澁谷長史,白川真一,浅田稔,麻生英樹,荒井幸代,飯間等,伊藤真,大倉和博,黒江康明,杉本徳和,坪井祐太,銅谷賢治,前田新一,松井藤五郎,南泰浩,宮崎和光,目黒豊美,森村哲郎,森本淳,保田俊行,吉本潤一郎
- 出版社/メーカー: 森北出版
- 発売日: 2016/10/27
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
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確率的グラフィカルモデル
後述する通り、TensorFlowとEdwardの組み合わせを使いこなせるようになりたいのが動機です。確率的なモデルについて学べる本を知りたいのですが、あまり詳しくない分野なのでどれを選ぶか迷い中。
- 作者: 鈴木譲,植野真臣,黒木学,清水昌平,湊真一,石畠正和,樺島祥介,田中和之,本村陽一,玉田嘉紀
- 出版社/メーカー: 共立出版
- 発売日: 2016/07/23
- メディア: 単行本
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電子機器
ノートパソコン
Vaioを5年間使ったのでそろそろ買い換えたいという感じです。
Macデビューしようか画策中。特にノートパソコンで学習回したりはしないです。
Apple MacBook Air (13.3/1.6GHz Dual Core i5/8GB/128GB/802.11ac/USB3/Thunderbolt2) MMGF2J/A
- 出版社/メーカー: Apple Computer
- メディア: Personal Computers
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トラックボールマウス
慣れると良いらしい。物が溢れてデスクが狭くなってきたので是非欲しいです。
ラズベリーパイ
TensorFlowも対応し、なんだかドライブレコーダー自作できると思いながら、どう考えても買ったほうが安いということで断念しています。けど単純におもちゃとして楽しそうです。
Raspberry Pi3 Model B ボード＆ケースセット 3ple Decker対応 (Element14版, Clear)-Physical Computing Lab
- 出版社/メーカー: TechShare
- メディア: エレクトロニクス
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車関連
タイヤ
そろそろ溝が減ってきました。
今はネットで買って、整備工場持ち込みの方が安く上がります。
ブリヂストン(BRIDGESTONE) 低燃費タイヤ NEXTRY 215/65R16 98H
- 出版社/メーカー: BRIDGESTONE(ブリヂストン)
- メディア: Automotive
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ドライブレコーダー
まだ付けていないという時代遅れな人間です。交通事情が良くない地域なので、是非取り付けたいところです。
コムテック ドライブレコーダー ZDR-012 200万画素 Full HD 1年保証 常時録画 衝撃録画 高速起動
- 出版社/メーカー: コムテック(COMTEC)
- 発売日: 2016/06/17
- メディア: Automotive
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やりたいこと
勉強
リカレントネットワーク系
本格的にリカレントネットワーク系を深堀していきたいと思っています。
確率プログラミング、ベイズ関連
3月にチラッと触れましたが、TensorFlowで確率的なアルゴリズムの実装を可能とする「edward」というライブラリが公表されています。まだまだ利用の話題はありませんが、元々興味のあった分野なので学んでいきたいところです。
ライブラリを利用するにあたって、やはり基本的なベイズ周りを抑えなければなりません。TensorFlowを扱うことを考えるとグラフィカルモデルを勉強するのが良さそうか？
強化学習
ブログでもちょっと触って終わってしまった強化学習。
既に実装されているものを使うのは簡単かもしれませんが、自分でいろいろやっていくことを考えた場合、やはりある程度理論の理解も必要になってきます。
娯楽
旅行
タイヤ変えて、ドライブレコーダー付けて、車でおいしいものを食べに行く旅行がしたい。
運動
最近、体力が落ちていることを実感するので、スポーツがしたい。