Coursera Machine Learning 【１週目】

今回からCourseraの”Machine Learning"講座の記録を付けていこうと思います。Andrew Ng先生のこちらです。

Machine Learning

前々から受講したと思っていたのですが、なかなか踏み出せずいましたが、この夏のStay Homeを利用して思い切って受講開始しました。修了証明書ありコースです！

まずは第１週目の内容についてまとめていきます。

講義全体概要

・講義登録と同時にスケジュールが組まれます。終了期限が設定されるのでいきなりプチ焦り

・講義は全11週。1週毎の目安学習時間は6-7時間となっており、最低１日1時間は勉強時間を確保する必要があります

・各週ごとに、講義動画と補足資料がありそれを順番にこなしていきます。全部終わったら確認テストがあり80%以上で合格で、次の講座に進めます。どうやら、何回もチャレンジできるわけではなさそうで、回答回数に制限があるようです。

・講義、資料は全部英語です。講義動画では各種言語の字幕も出せます。ただし、たまに動画と字幕がずれていることもあったりします。また、字幕は結構大きい文字で画面下に出るため、講義画面の一番下の部分は字幕と講義内容が被って少々みづらくなります。この点は少し注意です。英語に自信のある方は字幕なしで挑みましょう！（自分は無理でした・・・）

・確認テストも英語です。特別難しい英語が使われているわけではないですが、問題文の前提条件を読み間違えて回答を間違える可能性があるので、不安であればしっかりグーグル翻訳かけて確認しながら進めた方が良さそうです。回答制限時間はなさそうですが解答回数は制限があるので、しっかり確認して回答しましょう。”当てはまるもの全部選択せよ”タイプの問題がそこそこの頻度で出るので、そこそこ緊張感があります。

・1週目ではコード実装はありませんでしたが、ゆくゆくは実際にコードを書いて課題提出も必要になるようで、プログラミング環境構築が必要になります。言語は、OctaveかMATLABで提出できる模様。私はOctaveでいってみます。

・スタンフォード大学提供の授業だけあり、入門参考書のような超初心者向けの優しさはないですが、解説は細かく説明をしてくれるのでわかりやすいです。ただし、機械学習の基本知識や数学の式（今のところ微分・行列など）は普通に出てくるので、前提知識なしの完全初見で挑む場合は結構時間がかかるかもしれません。機械学習入門書を１冊事前に読んでおくと、スムーズに進められると思います。

１週目概要

・機械学習とはについて

・教師あり学習、教師なし学習とは

・回帰問題、分類問題、行列計算などなど

・ 勾配降下法の式が普通に出てくる。説明はしてくれるが、いきなり謎の式が出てきて、理解するのに時間がかかるので、事前に一冊本を読んで、機械学習の流れと式と用語は目を通しておいた方がいいかもしれない。私のお勧めはこちらの本です。かなり丁寧に書かれているのでとても読みやすいです。

やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで~