CourseraのMachine Learningを修了した

昨年のことだが、Courseraの有名なオンライン講義Machine Learningを修了した。講師はAndrew Ng氏。 www.coursera.org

このコースが公開されたのは2012年で、公開された直後にその存在をTwitterで知ったのだが、当時は別分野の研究のキャッチアップに必死で、興味はあったが受講している余裕がなかった。それからあっという間に6年の月日が経ち、ようやく受講して修了することができた。

「深層学習」が大流行の昨今において、今このコースを受講する価値があるかというと、大いにあると思う。当たり前だが「深層学習」はなんでもかんでも便利に解決してくれる魔法ではないし、多くのタスクにおいては、このコースで学ぶ深層学習以前の手法で十分だったりする。また、このコースは機械学習の手法を実サービスで利用する上での工夫や落とし穴を丁寧に教えてくれるため、単なる教科書以上の価値がある。

コースの内容については、6年の間にたくさんの受講者が記事を書いているのでここではふれない。難易度については、ごく初歩的な微分積分と線形代数の基礎を知っていれば全く問題ない。個人的に最大の障壁は課題で利用するOctaveだったが、慣れてしまえば大変便利である。

このコースが人気である理由の一つは、そのわかりやすさにあると思う。これまで受けたいくつかのオンライン講義を思い出すと、わかりにくいと感じた講義は、重要な観点を口頭で一回しか説明していないことが多かった。それに比べてNg氏は、重要な観点について言葉を変えつつなんども繰り返してくれるので、頭に残りやすいし理解しやすかった。また、Ng氏の誠実で熱意ある話し方も理由の一つだろう。修了した人のブログを読むと、最後の修了者向けメッセージで泣いてしまう人もいるようだ。

続編的なコースも公開されている。今は別の講義を受講しているが、そちらが一段落ついたらこちらも受講したい。 www.coursera.org