Pythonを使ってゲームの開発をしていたのですが、この段階も終わり（だいたい二週間ぐらい）
「よし、これから機械学習を始めるぞ！」
と意気揚々と本を開いた僕なのですが、勉強を始めて二日経っての機械学習に対して感じたことをまとめていきたいと思います。
ちなみに、勉強を始めるにあたって読み始めた本はこの二冊
1.とてつもないギャップ
今まではゲームを動かすためのプログラムを組んでいたので、組んだプログラムを実行すればすぐに成果物が目に見えていたのですが、機械学習はそうはいきませんでした！
まず、機械学習は
押さえるべき基本が多い
これを今勉強しながらひしひしと感じています。
ゲーム作りの時は基本的な文法を覚えていれば簡単にできたのに、機械学習では基本文法の上に、まだ機械学習を学ぶ上での基本がいっぱいあったんです！
ゲーム作りの時にはあまり使わなかったモジュールが大量に出てくるので、１つ１つのモジュールがどのような機能を持っているのかなどをまず学ばなければ、そもそも今自分がどのようなプログラムを組んでいるのかわからなくなります。
なので、機械学習の勉強をする上での注意点は機械学習を学ぶ上での何か目的を作ることです！
これがないと途中で挫折しそうです。
これは機械学習に関わらず勉強全般に言えることかもしれませんね。
2.最後に
少し今までとのギャップにやられた二日間でしたが、ブログで思いも吐き出せたのでここからはまたコツコツと勉強をしていきます。
機械学習の勉強が一段落したら、深層学習（Deep learning）の勉強に移っていく予定です。
このブログは僕が普段学習したことのアウトプット用に使っています。
大学での専攻は物理学、独学でPythonを学習しているためこの２つが主な内容を占めています。
時間がある時に読んでいただけると嬉しいです。
気に入っていただけたらブックマーク、twitter(@tsureblo_nobu)のフォローよろしくお願いします。
twitterではタイムリーな学問に対する思いなどをつぶやいています。