Coursera Machine Learningコースを終えてみて
この記事のまとめ：
- Coursera Machine Learningコースを終了した感想。
背景：
以前機械学習の勉強のためにCourseraのMachine Learningコースを受講していると申しましたが、所々寄り道をしながら４月の頭に期間内に無事修了しました（この記事の執筆は７月とかなり放置…）ので簡単に感想をまとめたいと思います。
所感：
最初に結論から申し上げると、機械学習の初心者が取り掛かる内容としては非常に適切な教材ではないかと思いました。
ここがイイ！
- 機械学習の全体感とその仕組みを理解できる
- 受講ビデオが1回あたり15分程度なので飽きる前に見終わる
- Andrew Ng先生が教えてくれる！
コース終了後の理解度としては、機械学習の全体感とその仕組みを理解でき、あとはツールを使って試してみようというところまでいけると思います。正直、一般的にどの程度の知識レベルまで到達できているのかはわかっていませんが、あのAndrew Ng先生が最後まで理解できていればこの業界の中でもよく知っている方だとビデオで述べているのでなんとなく勇気がわきます。
コース受講当初は全１１週もあるとなると修了までほど遠く感じました。ただし、実際受けてみると結構あっという間だったのかなと思います。１週あたりの分量も適量で、平日の電車通勤中や仕事後にちょこっとやる程度で完了できます。特に、受講ビデオが１回あたり１５分前後なのでそれほど苦になる前に終わるのがいいですね。普段仕事もしつつ、オフタイムでできる範囲としては正直これが限界かなと言う感じでした。
ちなみに受講前まで、Andrew Ng先生がどれだけ著名な方か全く知りませんでしたが、後々知ったことですが機械学習の業界ではかなり有名人です。Courseraではスタンフォード大学の助教授として登壇されておられますが、Googleに２年間務め、Deep Learningプロジェクトを率いておられましたし、その後、Baiduに移り、ここでもビッグデータやAIの研究をされておられました。現在はBaiduを退職され、次なるステップがあるのではないと噂されています(2017.07.03現在)。
ここが難しいかも…
ただし、正直私には大きな課題になりませんでしたが、必ずしも万人ができるものではないのかなとも思いました。
- 課題説明文とテストがすべて英語
- MATLAB/Octave
- 行列計算
説明動画は字幕付きなので問題ありませんが、課題とテストは英語しかありません。最低限、ある程度英語を読める英語力がないと続かないのではないかと思います。
MATLAB/Octaveは非常に使いやすい科学技術用のプログラミング言語ですが、あまり馴染みがない方も多いのではないかと思います。また、MATLABは有償なので、Octaveを使う方が多いのかもしれませんが、Octaveのバグで幾つかの課題が動かない、もしくは強制終了することがありました（MATLABでは問題なし）。
基本的に機械学習の殆どの計算がその性質上、行列計算です。これには多少の慣れがないと手こずるかもしれません。
このあたりが問題なければ非常におすすめです！
これから勉強しようという方は是非試してください。
今回は以上です。 最後まで読んでいただき、ありがとうございます。
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