言い訳に過ぎないが、今年は、コロナ禍であっという間に時間が過ぎてしまった感がある。前回の記事からもう9ヶ月も空いていた。この期間は、淡々と業務をこなすだけで過ぎてしまったなあと反省している。
数ヶ月前に知り合いから、時間に余裕がでてきたので機械学習の入門的なオンライン講座をじっくりと受けてみたい、何か良い講座はないか？という相談を受けた。数学についてはあまり詳しくはない、プログラムについても基礎的なスキルしかないということだった。
これだけブームになっているので世の中にはいろんな講座があるが、数学的な背景を説明せず、さらっとではなくじっくりと基礎的な事項に関して講義として、私はcourseraというサイトでスタンフォード大学が提供しているMachine Learningの受講を推薦した。
推薦理由としては、
- 講師はAndrew NgでAI分野では著名な研究者
- 機械学習の基礎的な内容が11週間分のカリキュラムでじっくり学べる
- 5分〜15分程度の動画で説明されるので、隙間時間を使って効率よく学べる
- 動画の途中に１，２問の簡単なチェックテスト、１週の終わりに5問のチェックテストがあり、合格しないと先に進めない（トライは何度でもOK）ため適度な緊張
- プログラミング課題があり知識だけでなく実際に経験できる
- 講義は英語（ボランティアによる日本語訳字幕もある）
- このコースは無料（修了証発行は有料）
- 内容的には、入門的な基礎知識だけでなく、学習で精度が悪い場合の原因・対策の分析手法についても講義があり実務的な基礎も学べる
- 主な機械学習の適用例のロジックについても講義があり実務的である
- プログラミングは、MATLABまたはOCTAVE（free）で実装する必要がある。（オフレコ：受講経験者が多くネットには、課題の実装コードが上がっているので、プログラミングが苦手でもいざというときは大丈夫！！）
とざっとあげられる。英語が苦手とか、プログラミングがああ、という人にもそれなりに打つ手があるので、機械学習のエッセンスを学びたくて時間が１週間で5〜6時間ぐらい確保できるという人には絶対おすすめだ。
