Courseraの機械学習の講義を修了しました。 ネットで高評価されているのを見ていて、気になってはいたんですよね。 機械学習関係の本を読んでると基礎知識が不足しているを感じていたので、これは基礎固めをしておきたいなと受講してみることにしました。

期間は1月くらいから始めて3月の終わり、4月のはじめくらいまで。 振り返ると短いけどなかなか密度の濃い内容でした。

結構むずかしく、一週間ごとに提出が必要な期限付きの課題がありました。 実は8週目くらいのときに課題の提出が期限まで間に合わなくて、途中で終了させられちゃうのかなーと思っていたんですが、 あとですべての課題を最終週の期限までに終わればいいことを知ったので、なんとか奮起して終わらせることができました。

評価が良い理由がわかる

受講して思ったのは数式などの理論の部分と、それを使ってどういうことができるのかの実践の部分のバランスが良かったです。

プログラミングの課題では実際のデータセットを使うのですが、数字の手書認識とか不良製品を見つけたりだとか、「あーこういうふうに使うのか」と、 知ることができます。

読んでた機械学習の本は理論だけとか、あるいはフレームワークを使って「どういうことができるか」だけが載ってるのだったので、バランス良く学習できたのは良かった。

英語力はどれくらい必要か

課題は選択肢の中から選ぶものとプログラミングして提出するものがあるのですが、どちらとも英語で出題されます。 プログラミング課題はpdfを読んで答えるようになっていて、大体15ページくらいあります。 最初は怖気づいていたのですが、たいていの課題は数式をoctaveに変換するだけだったので、問題文を完全に理解していなくても、 「この数式を実装すればいいんだな」みたいな感じで乗り切りました。

数式は世界共通語なんだなと実感。

途中で提出できなくても諦めないほうがいい

中盤が覚えることも数式も複雑になるので辛かったです。 でも、そこを乗り越えたらあっさりゴールまでたどり着きました。

今受講中の人が読んでいるのなら、途中で挫けそうになっても諦めないがいいです。 提出期限が遅れても最後で巻き返せます。