Shunya UETA

Software Engineer As Data Scientist

Courseraの”Machine Learning”を修了した

Posted at — Mar 25, 2018

Andrew Ng先生の MLコースを修了した 🎉

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機械学習界隈だとスタンダード過ぎて、「え、Ng先生の講義を今更受講したの?遅くない?」と言われそうですが最高の講義だったのでその気持ちを記しておきます。

基本的に各週ごとに動画視聴、動画の途中に Mini Quiz、週のまとめにQuiz, Programming Assignment が用意されています。

自学自習よりも優れているなと思った点

Ng先生が数値計算などの最適化などは関数ハンドルで全て既存のパッケージに投げてしまいましょうという姿勢なので、Octaveは簡単な線形代数処理のみだったので全く問題がなく課題を解けました。(学生時代はMATLAB派でひたすら数値計算や toolbox最高などと恩恵を受けてましたが、Octaveはドキュメント不足や細々とした挙動がMATLABと違うのですごくストレスフルだった)

講義の流れは、線形回帰からロジスティック回帰に移る際に

N g先生「ほら、実際線形回帰とロジスティック回帰は似たようなものだということが分かったでしょ?」

の部分がすごく説明が上手でストンと理解できたのが気持ちよかった

投資した時間

2018/01/05から開始、2018/03/25に全て終えて、計60h 弱でコースを修了することができた。

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Toggl での計測時間

How to write a lot の戦略が習慣化の鍵 🗝で事前にGoogle Calendar で先に勉強する時間を予定として確保して淡々と実行していくスタイルのおかげで継続することができました。

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時間割

証明書もNg先生に恩返し的な意味で、購入しました 😄

まとめ

英語での講義も少し慣れてきたので、このまま習慣化して英語の情報を取得する癖をつけていきたい

あとはボトムアップで勉強するスタイルよりも、トップダウンで勉強するほうが自分はモチベーションも維持できるしスキルセットも整いやすい事を学べてよかった

次はKaggleの講義を受講する予定です。

How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers | Coursera

Kaggle マスターになりたい 😇

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