Cousera の Machine Learningコースを受講し始めた
Qiitaでたまたま見たこちらの記事がめっちゃ面白くて、
この方が書いた別の記事も面白くて色々読んだ。
機械学習を学ぶのに最も適した教材と言われる、Machine Learning | Coursera を受講し終わりました!
機械学習に対しては自分も日々興味が湧いてきていたものの、なかなか学習へ飛び込んで行けてなかった。
機械学習を学ぶモチベーションを高める
まず、機械学習とは
機械学習(きかいがくしゅう、(英: Machine learning、略称: ML)は、明示的な指示を用いることなく、その代わりにパターンと推論に依存して、特定の課題を効率的に実行するためにコンピュータシステムが使用するアルゴリズムおよび統計モデルの科学研究である。
という感じで、超ざっくり雑に書くと「大量のデータ使ってなんかルールを見つけようぜ」的な方法。
Netflixの「世界の今をダイジェスト」で先日、"コーディング"というエピソードが公開されていて、そこで機械学習も紹介されていた。
図の右側にある紫色の四角には
といったように、従来のコーディングが発達してきた基礎要素が並んでいる。
これに対し、左上にポツンとある赤い四角が「機械学習」で、これは従来のコーディングとは全く別のアプローチでアルゴリズムを書くやり方と説明されている。
この番組を観て改めて、機械学習は新しいパラダイムのプログラミングなんだと認識し、なんか最近流行っている技術としてスルーするのは老害化への道だなと感じた。
先日参加したEOF2019でも、DMM CTOの松本さんのスライドで「機械学習がなぜ必要になってきているのか?」の言及があった。
んで最近、自分も興味が強くなってる心理学や脳科学、統計学などの科学分野でも機械学習への機運が高くなっているので、そろそろ勉強始めてみるかと思った。
Cousera の Machine Learning 受講開始
Machine Learningは全11週コースで、今は1週目が終わって2週目に入ったところ。
講座のメインである講義動画は、日本語の字幕もついているので安心して受講できる。
小テスト等は英語だけど、3ヶ月前からやっている英語多読のおかげでまあまあ英語耐性ついてきたことを感じる。
Machine Learning コース1週目で学んだこと
こちらの記事に、とてもいい感じにまとめられている。
1週目で登場するのは、
- 機械学習とは
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 単回帰分析 (Linear Regression with One Variable)
- 仮定関数 (Hypothesis function)
- 目的関数
- 最急降下法 (Gradient Descent)
- (おまけ)行列やベクトル演算の復習
と、初めて知る概念だらけだし、数式も何度か出てきたけれど、講座の説明がとても丁寧で分かりやすかったので割とスムーズに学習できた。
地味に最後のおまけの行列演算講義が、Unityでも使える数学講座になっていたのでお得だった。
まとめ
機械学習について学んでいる人は今のチームや組織においてもまだそんなに多くない印象なので、これを機に仕事でも使えるスキルにして自分の価値も高めていきたい。
コース2週目からはプログラミング課題も出てくるので、プログラマーとして更に気合入れてやっていこう。