はじめに
機械学習を勉強する人が一度は耳にする「パターン認識と機械学習（通称PRML）」。
読んでみたいと憧れつつも、中身を見て絶望した人は少なくないと思います。
私も自主ゼミを開いて無理やり読み進めていたものの、担当箇所が下巻に移った時に「マジでなんもワカラン」と何度もくじけそうになりました。
今回は一応目で追った読了した私を支えてくれたUdemyの講座をご紹介します！
講座名：ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎1
おすすめしたい理由
優しい解説が少ないPRML後半をカバー
「学習内容」からいくつかキーワードをピックアップしました。
PRMLにいるあいつらがたくさんいますね！
- 最尤推定
- ベイズ推定
- EMアルゴリズム
- 混合正規分布
- ベイズ線形回帰
- Gaussian process regression
- グラフィカルモデル
- 条件付き独立
- forward-backwardアルゴリズム
- 確率伝播(belief propagation, BP)アルゴリズム
- 和積(sum-product)アルゴリズム
この講座の最も魅力な点は「優しい解説が少ないPRML後半の内容に対応していること」です。ネットには先駆者たちの資料が載っていますが、章が後半になるにつれほとんど本と同じことしか書かれていないことが多いため、この講座はPRML下巻を読む上で役立つことが多いと思います！
（ちなみに私は8章のグラフィカルモデルと13章の隠れマルコフモデルを理解するために該当箇所を視聴しました。）
本当に広範囲な内容を網羅しているのでぜひ一度コースの内容を覗いてみてください！
PRMLに限らず多くの統計・機械学習学習者の助けになるはずです。
研究者による懇切丁寧な解説
PRMLを読み終わった後に気づきましたが、講師は名古屋工業大学の玉木教授です！これまた機械学習学習者（少なくとも私）が一度は憧れる「コンピュータビジョン ―アルゴリズムと応用―」「統計的学習の基礎」の翻訳に携わった方です。半透明になってスライドと一緒に映りながらこれでもか！と丁寧に教えてくれる玉木先生には感謝の言葉が尽きません。
バグってる価格・評価
この講座はUdemyの他の講座と比較して相当ハードに理論を扱っていますが、星4.9(1500件越え)という超高満足な評価を受けています。さらに無料です。
おわりに
私がPRMLを中古で入手した際、やたらと下巻が余っていたことを覚えています。実際に読んでみて下巻を売りたくなる気持ちは痛いほどわかりました。やはりPRMLはハードですが、「それでも挑戦したい！」と思う方はぜひこの講座を相棒にしてみてください！