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はいやにのブログ

人工知能、機械学習、漫画、その他いろいろ

初心者が人工知能と機械学習の基本を体系的に学べるCourseraが凄かった

オンライン学習

先日、一ヶ月ほどかけて人工知能機械学習のジャンルで評価の高いCourseraのAndrew Ng先生(Stanford大学)のコースを修了した。

修了証。

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 今日は、オンライン学習とNg先生のMachine Learningのコースについて書く。

 

オンライン学習とは?

オンライン学習とは、CourseraedXUdacityなど、近年世界中で広がりつつある教育サービス。

簡単な特徴として、

  • 数分単位の動画による授業が受けられる。
  • 双方向性のあるクイズ、課題が用意されている。
  • 海外の有名大学の教授による授業が受けられる。
  • 字幕はあるが、基本的に全部英語
  • お金を払うと、修了証の取得が可能。近年では、Linked Inなどとの連携で、キャリアアップにもつながるようになってきている。

が挙げられる。

Coursera Machine Learningコース

すでに、日本でも色々な人が受講しているっぽい。

このコースを受ける利点としては、

  • 授業、課題は全て英語なので、機械学習分野の英語論文が読みやすくなる
  • そもそも英語力が上がる
  • 内容が非常に実践的でわかりやすい
  • 実際にプログラミングしながら学べるので、プログラミングの勉強にもなる
  • 将来キャリアアップにも使える

個人差はあると思うが、情報工学科卒業でない僕にとっては、非常にとっかかりやすい内容だったので、機械学習やIT、数学が専門でない人にもオススメ

 

では次に、具体的な講義内容について。

講義は全11週間のタイムスケジュールで構成されていた。

f:id:haiyani:20160731184247p:plain

各週に、5問程度のクイズと、プログラミングの課題があった。クイズと課題は全て英語。始めは、全部英語で面倒くさいと思ったけど、やっていくうちに機械学習の分野の専門用語を繰り返し読んで覚えていくので、だんだん楽になっていく。

Topicはこんな感じ

  • week1:Introduction(機械学習の概要)
  • week2:LinearRegression(線形回帰)
  • week3:Logistic Regression(ロジスティック回帰)
  • week4:Neural Network Representation(ニューラルネットワーク基礎)
  • week5:Neural Network Learning(ニューラルネットワークの学習)
  • week6:Advice for Applying Machiene Learning(機械学習の応用について)
  • week7:Support Vector MachineSVM
  • week8:Unsupervised Learning(教師なし学習)
  • week9:Anomaly Detection(異常検知)
  • week10:Large Scale Machine Learning
  • week11:Application Example

初めの3週で、機械学習とはなんぞやが大体理解できる。

4~5週は、今話題のDeep Learningにもつながるニューラルネットワーク。課題ではニューラルネットワークの実装もあり。

後半は、分類器として広く使われているSVMや、機械学習の応用を理解できる。実際のプロジェクトにおけるコミットの仕方など、かなり実用的なところまで学ぶことができて面白かった。

成績について

各週に用意されているプログラミング課題やクイズは何度でも受け直しが効く。時間設定がされてはいるけどあくまで目安。期限を過ぎても成績に影響なし。空いている日にまとめて3週間分くらいできたりするから(あんまりよくない)、それもオンライン学習の魅力だと思う。
最終成績は、すべての課題とクイズを終えた時点で決定されてしまうため。最後の一つのクイズを残しておいて、やり込めば100%も取れる。(僕は96%でやめました)

最後に 

このコースは、初学者の僕でも修了できた。基本的な高校数学の知識があれば、誰でも修了できると思う(動画をみたりするので時間はかかります)。

今話題の人工知能に触れてみたいと思っている方、やってみるのはどうでしょうか!おすすめです。

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・英語で講義を受けたあとに読んだので、逆に日本語を学ぶ感じになりましたが、非常にわかりやすく、詳しく書かれた良書

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