無料でディープラーニングを学べる fast.aiについて調べてみた

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はじめに

 今回は、fast.aiについてまとめてみたいと思います。というのも、kaggleのカーネルをあさっているときにfastaiなるところからインポートしているのを見て気になったのが最初の出会いでした。そして、調べてみると、無料でディープラーニングについて学べるらしいとのこと。私もまだ初めてあまりたたないので、今回は私なりにディープラーニングを学んでみたい人にfast.aiを薦めるにあたって自分の思ったことを綴っていきたいと思います。

fast.aiのリンク

http://www.fast.ai/

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おすすめリンク

私がfast.aiについて調べてみていいなと思ったリンクを集めてみました。

利点と欠点

fast.aiについて現在受けていて感じる利点と欠点について話していきたいと思います。

利点

  • 無料で受けれる
    • このクオリティのコースが無料で受けれるのは、受けない理由がないと思います。
  • 各テクニックの理解が深まる
    • ある程度知識がある方でも理解が深められる内容になっていると思います。
  • フレームワークがKerasからPytorchに変わった(人による)
    • 私はPytorchをつかうことが多いので個人的にはうれしい内容です。
  • fastaiライブラリが使えるようになる
    • fastaiのライブラリによりコードが書きやすくなっています。
  • kaggleの問題も扱っている
    • fastaiのライブラリを使って実践的にkaggleの問題に取り組むことができます。

欠点

  • fastaiライブラリが使いやすいが、抽象的になっている(処理がブラックボックスぎみ)
    • fastaiライブラリは使いやすい分、それがどのような処理を中でしているのかを理解しながら進めないと書けるような気になりやすい側面があるように感じます。
  • 初学者に厳しい(他の教材と併用がベスト?)
    • 初学者の方はフォーラムをうまく使わないとうまく進めないように感じます。
  • 環境によって動かないコードがある
    • これも上のものと被るのですが、フォーラムをうまく使えるかで進めるかが決まりそうです。


今回はfast.aiについてまとめてみました。最近は無料で学習できる手段が増えているのでうまく活用していきたいですね。

最後まで読んでいただきありがとうございました。よろしければこの記事をシェアしていただけると励みになります。よろしくお願いします

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コメント

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