こんにちは！ 最近機械学習の勉強を始めた、エンジニアのkeitoです！
今回はcourseraというオンライン上で受講できるMachine Learningのコースを修了したので、内容や進め方を記事にしてお伝えしたいと思います！
ちなみに、受講したコースはこちら↓です。
今回の記事で書くことと、書かないこと
いきなり内容に入る前に、この記事では
- どういう経緯でこのコースに取り組んだのか
- 実際どうだったか
などを書いていきます。
具体的な
- 実際のアルゴリズムの説明
- 実装の話
などといった内容には触れません。
今回の記事の対象者としては、「これから機械学習にチャレンジしていきたい！」「チャレンジしてるけど、いまいち感覚がつかめていない」といった人に読んでもらえると役に立つかと思います！
なぜcourseraに取り組んだのか？
僕はZEALSではバックエンドの実装やマネジメントといったところが主な業務内容だったのですが、最近改めて機械学習に取り組んでいます。
今までの取り組みとしては、KaggleでTensorFlowを少し触れてみたり、DeepLearningについて調べてみたりといった感じで、自走しての実装はまだまだ難しいという状態でした。 よくある話だと思うんですが、とにかくアウトプット出したくてフレームワークの書き方だけ学んでいるような状況ですね。
本格的に機械学習に取り組むにあたり、表面的に進めても応用が効かないのではないかと考え、体系的に学ぶためにこのコースに挑戦しました。 ちなみにこのコースを知ったのは、 以下のQiita記事を読んだのがきっかけです。
実際どうだったのか
正直、めちゃくちゃ良かったです！ 今まで雰囲気で理解していた部分も理解して進めることができました。
特に大きかったのが数学で、「これ何に使うんだろう...??」と疑問を抱えて勉強していたことが「こういう場面で使うのか！」と実践的な部分まで腹落ちして学べたことです。
数学の範囲的には”線形代数”、”微分・積分"、"確率”あたり理解できれば問題なさそうです。 僕も学習を進めていく中で、忘れていたり知らなかった部分などを調べながら進めていくことができました。
コースを受けてどうだったのかをまとめると、
いいところ
- アルゴリズムをイチから丁寧に説明してくれる
- 途中で理解しているかを確認する問題が出題される
- アルゴリズムだけじゃなくて、効率よく開発するための考え方、ノウハウ的なのも教えてくれる
- 講師であるアンドリュー先生がめちゃくちゃ優しい
辛いところ
- 全編英語での受講
- 字幕はありますが、たまに無いときもあります
- 目安となる受講期間が長く、学習に時間がかかる(11 weeksが目安です)
- 課題を提出するための言語として『octave』という、アプリケーションプログラミングでは馴染みのない言語を使うこと
- 難易度的には、他にプログラミング言語を使って開発した経験があれば問題ないようなレベルかと思います
という感じでした。
さてさて、コースを最後まで終了したらcourseraからメールが届きました。
どうやら修了証も発行できるらしいですが、有料みたいです（断念しました...笑）。
まとめ
「機械学習に興味があってチュートリアルを進めているけど、この進め方で良いのか不安」という人はぜひチャレンジしてみてください！ 今後の勉強の進め方としてはcourseraで学んだことをベースに、Kaggleなどに挑戦していきたいと思っています。
ちなみに
先日、ZEALSでは「日本をぶち上げる」という志のもと『iNTERFACE SHIFT 2018』というテクノロジーのカンファレンスを開催しました！
「キーノート」や「ミレニアル世代の起業家」で登壇したZEALSの代表の清水が、開催に至るまでの決意や苦難を記事にしています。 来年も開催したいと考えているので、ご参加頂いた方や行きたかったけど都合の悪かった方、ZEALSにご興味を持っていただいている方はぜひ読んでみてください！