評判の良いcourseraの機械学習コースはどんな人に向いてるか

GWになんの予定もなくまとまった時間が取れそうだったので、評判の良いcourseraのMachine Learningコースを受講しました。
当初は、GW10日間で終わらせるぞ～と意気込んでいましたが、さすがに難しく、GW中に半分程度終わらせ、あとは会社に行きながら、平日の夜と移動時間にちょこっと動画を見て、休日に課題をこなすスタイルで、ちょうど1カ月で終えることができました。

世の中の「AIでちゃちゃっとなんとかできないの」おじさんを撲滅するため、この講義を少しでも多くの人に知ってもらいたいと思います。

これから、ちょっとやってみようかな～と思っている人の助けになれば、幸いです。

学べること

講義の細かな内容は、
・数学の苦手なバイオの学生がCourseraの機械学習コースを修了して気づいたこと
が詳しいのでそちらに譲ります。

この講義では、
・教師あり学習
　回帰分析、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン
・教師なし学習
　K-Means、PCA、アノマリー検出

などの有用な機械学習フレームワークの仕組みはもちろんのこと、
・実装する際に必要なフィッティングのために必要な知識
　過学習、正規化、交差検証、シーリング分析、アルゴリズムの評価、誤差分析など
　
　こういう結果のときはこういう問題があるから、こうしたらいいよーみたいなのをめちゃめちゃ丁寧に教えてくれます。精度がでないとき、無駄な時間を使わないために、どこに時間をかけるべきかを非常に重視しています。
理論的な解説が濃い教科書では扱いが難しい実践的な内容になっていると思います。

他のレビューでも絶賛されていますが、この講義の先生であるAndrew先生はめちゃくちゃやさしくて、難しいことを簡単に説明してくれる天才です。なおかつ、英語が非常に聞き取りやすい。

この講義ではDeep Learnigを扱っていないので、同じくAndrew先生がやっているNeural Networks and Deep Learningも日本語字幕があるので、こちらもやってみようかと思います。

どういう人に向いているか

・これから機械学習を本格的に勉強したい人
・細かい数学の証明はいらないからとにかく実装方法を勉強したい人
・専門分野ではないけど機械学習にも興味あるからやってみたい大学生

逆に、実装したいわけじゃなくて、ビジネスの教養として知っておきたい程度の人には向いてないと思います。
また、数学的な証明はほぼ全部すっとばすので、そこらへんが気になる人、専門にしたい人は別途、本を購入するなりネットで調べるなりする必要があります。

前提知識

英語

・動画は日本語字幕がついており、訳も不自然ではありませんので問題ありませんが、3~5weekあたりはところどころ、字幕がずれており、ずれた分の日本語字幕が見れなくなっています。(2018年5月現在)
字幕がないところは、英語の字幕などにして見る必要がありますので、ちょっとつらいかも。わからなければ、英語字幕をgoogle翻訳に詰め込めばOK。

・クイズはすべて英語で、この中であってるやつ選べ系は、正解がいくつあるかわからんので、英語のニュアンスがわからないと結構間違えます。
　5問中4問正解でクリアですが、3回連続で間違うと8時間待ってからでないと、再テストを受けられません。問題はその都度変わるので、まあまあつらい。英語ができない人はたぶんここが一番ネックとなりますが、英文自体は平易なので、google翻訳に詰め込めばOK。

・プログラミング課題はPDF15ページぐらいすべて英語です。ものすごく読みやすいので、あまり問題は感じませんでしたが、負荷がかかるようなら、全部コピペしてgoogle翻訳に詰め込めばok。

英語が読めるようになることが目標ではないので、ガンガン翻訳していきましょう。

数学

数学的な知識は高校レベルで多分いけます。
かくいう私も、線形代数・微分積分は大学時代に独学でやったっきりでほぼ全部忘れていましたが、特に問題ありませんでした。

Σアレルギーの人や、微分が接線の傾きになることがわからないレベルの人はちょっと厳しいと思うので、文系エンジニアが機械学習に入門するために小学校の算数から高校数学までを一気に復習してみました。
あたりを参考に、行列・微分を覚えてからやったほうが挫折しないと思います。

プログラミング

このコースには、週の最後に3hぐらいかかるプログラミングの課題があります。課題はoctaveという言語を使いますが、チュートリアルがありますし、課題が穴埋めなので、octaveの深い知識は必要ありません。
octaveというマイナー言語がこの講座のネックになって躊躇するかたがいるようですが、正直どの言語でもこの講座の質は特に変わりません。
同じ課題がpythonだったとしてもpythonのプログラミングがうまくなるわけではありません。

時間

　最初のほうと、最後のほうは課題もなくあっても軽いものなので、GWがなかったとしても1カ月半から2カ月あれば終えられると思います。

1week 2時間
2week 4時間
3week 4時間
4week 7時間
5week 8時間
6week 6時間
7week 6時間
8week 5時間
9week 6時間
10week 2時間
11week 2時間

動画は5分～15分程度の細切れになっており、スマホに動画をダウンロードして、電車の中で見たりすることもできるので、そういった時間を活用すれば、結構サクッと終わっちゃいます。

修了証

2018年5月現在は、$79(約8400円)で修了証がもらえます。私は達成感と良質な講義への感謝の意味を込めて、もう終えられるなーと思ったころに購入しました。

身分証明方法

修了証を取得するには以下の用意が必要です。

・顔写真の載った身分証明書(免許書やパスポート)の画像
・自分の顔を映した画像

上記２つが一致していることを確認して修了証を発行しているようです。
これらを送るのが嫌な人は避けたほうがいいでしょう。

とにかくやってみよう

11週もあって、最初は終えられるか心配でしたが、はじめてみると講義内容が面白いので、どんどん進めたくなりました。修了証を購入しない限り無料なので、とにかくやってみることをおすすめします。