CourseraのMachine Learningコースを修了しました

最近オンライン学習なるものにハマっております。
巷ではMOOCs(Massive Online Open Cources)なんて呼ばれています。
今回は、Courseraというプラットフォームでスタンフォード大学が提供している
Machine Learningのコースを修了したので、所感を書きたいと思います。

なぜオンライン学習だったか

理由はひとつ。怠け者だったからですね！
動画を通じて授業を受け、
提出期限がある課題やテストを提出する。。。
この学校と自習の間のようなスタイルが、
いつでも勉強できる→いつまでも勉強しない
方程式が成り立っていた私にはぴったりでした。

また、スタンフォード大学の講義を受けられる
これだけでもワクワクしますよね！
それではこのコースの特徴を紹介します！

何を学んだか

詳しくはこちら！
https://www.coursera.org/learn/machine-learning#syllabus

線形回帰
ロジスティック回帰
ニューラルネット
サポートベクターマシーン
k-meansクラスタリング
主成分分析
異常値検知
などなど

受講は無料

受講自体は無料です。
79ドル（2017年1月現在）を支払うことにより、
コース修了時に大学が公式に証明する修了証が発行されます。
なお、修了証は履歴書にも書くことができるようです。

私はスタンフォード大学の修了証が欲しいという、よこしまな理由で
修了証を発行してもらいました！

動画は日本語の字幕付き

動画には日本語の字幕が付いているため、
英語に自身がない人も大丈夫です。
ただし、プログラミング課題と確認テストの説明は英語です。

直感的な説明

ほぼ全ての数式について直感的な説明をしてくれます。
偏微分などの数学が出ますが、その意味について
図解してくれるので、非常にわかりやすいです。

各動画に理解度チェッククイズ

各動画の内容が理解できているかどうか、
チェッククイズが出題されます。
間違えてもペナルティなどはありません。

毎週課題の提出とテストがある

各単元において、確認テストとプログラミングの課題があります。
確認テストは80%以上で合格。8時間に3回受けることができ、
3回失敗しても、8時間後に再受験ができます。

プログラミングはMatlab/Octaveによる
アルゴリズム実装です。
実装と言っても、半分以上は既にコード化されており、
必要なコードを補う形式です。

Matlabは有償ですが、Octaveは無料なので
私はOctaveで課題を行いました。

基本的な操作は講義に含まれていますし、
言語体系がシンプルなので、使用経験がなかった
私でも問題なくこなすことができました。

所感

「データをどのように学習するか」についての説明は、
今まで私が聞いた（見た）中で一番わかりやすかったです。
このレベルの講義が無料で受講のは、
ある意味革命的と感じるほどです。

今後、自動翻訳の精度がさらに向上すれば、
言語や地域などの障壁を越えて、
教育機会が均等に近づくのではないでしょうか。

今後はUdacityのMachine Learning Engineer Nanodegreeを受講する予定です。
https://www.udacity.com/course/machine-learning-engineer-nanodegree--nd009

最先端の教育を、国境を越えて提供してくれる方々に感謝！