４月の終わりからスタートした “Machine Learning by Stanford University” を無事完了できました！ 嬉しい…！
（学習スタートしてすぐの時の感想はこちらを参照ください => Stanford大学のCoursera機械学習コースをはじめました）
大変だったところ
- Octaveという慣れない言語。とは言え、シンプルな言語なのですぐに慣れれたのでOK
- 毎週のプラグラミング課題は地味に大変。週末に予定が入ってしまって勉強時間が取れないと辛い。
- 線形代数とか偏微分とかが久しぶり。
- 数学用語の英語は馴染みがなかったので最初は少し大変。（良い英語の勉強になった）
良かったところ
- 機械学習で必要とされるところが一通り学習できる
- 課題を通して、自分でロジックを実装するので理解してないと出来ない
- 授業を理解しないと課題ができないので、授業を真剣に理解しようというモチベーションが高い
- 数学的な式を用いてロジックを解説してくれる。特に、直感的に理解させてくれるのが素晴らしかった
- Andrew Ng 先生が丁寧にリードしてくれるので最後まで頑張れた
- 正式な修了証書を発行してもらえる（でも有料で１万円ぐらいするけど、これはとても安い）
- 例えば僕の修了証書 => Course Certificate
学んだ事
機械学習に関することを一通り学べたと思います。
- Cost Function （費用関数、目的関数）
- Gradient Descent （勾配降下法）
- Linear Regression （線形回帰）
- Logistic Regression （ロジスティック回帰）
- Neural Networks （ニューラルネットワーク）
- Backpropagation （誤差逆伝播法）
- Evaluating a Learning Algorithm
- SVM (Support Vector Machines) （サポートベクターマシン）
- Unsupervised Learning （教師なし学習）
- Dimensionality Reduction （次元削減）
- Anomaly Detection, Recommender Systems
- Large Scale Machine Learning
- Application Example: Photo OCR
本当にオススメ
数式の説明も分かりやすく、その意味を直感的に理解させてくれる所が素晴らしかったです。 僕はこういったオンラインで学習することが始めてだったのですが、今回やってみてとても好きになりました。
毎週の週末に学習して課題を出すという良いリズムになっているので、このまま何か違うコースも始めようかと 考えてます。 機械学習なら間違いなくこのコースをおすすめします。ぜひ試してみてください！