CourseraのMachine Learningを受講中

Courseraというオンライン教育サイトで、Andrew Ng氏のMachine Learningの講義を受講中です。Andrew Ng氏といえば、Deep Learningの研究者でもあり、Courseraの設立者でもあるえらい人。どんなにムズい講義なのかと思いきや、講義は超が付くほど親切です。具体例を使いながら、同じことを何度も繰り返してくれるので、他の資料を参照する必要がなく、ビデオだけで完結した学習ができます。

毎週の流れは以下の通りです。

講義ビデオを見る

この講義の場合、毎週1時間〜1時間半程度の講義ビデオが配信されます。再生ボタンを押すのに抵抗が少なくなるよう、ビデオは10分程度に分割されているのがありがたいです。Andrew Ng氏の英語はかなり聞き取りやすい部類に思えます。さらにcボタンを押すと英語の字幕が出るので、英語の練習としてもちょうど良いと感じます。

確認テストを受ける

5問程度からなるミニテストを受けます。何回もやり直すことができますが、提出と提出の間は10分空ける必要があります。テストの問題は、やり直すたびに微妙に変わります。

プログラミングの課題を提出する

2週目以降からOctaveを使ったプログラミングの課題が出されます。その週で習った手法を実際に実装することになります。しかし、データを読み込んだりグラフを描いたりするめんどくさい部分はすでに実装されており、生徒はおいしいところだけを実装すればよいので、最低限の労力でそれなりの充足感が得られます。Octaveに慣れ親しむことができるのも良いですね（この業界ではMatlabを使う人が多いので。OctaveはMatlabのクローン）。

今のところ第6週目まで終了しました。残り4週、完走できるようがんばります。