Coursera でHow Google does Machine Learning の講義を修了した

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7 割が、機械学習プロジェクトの始め方、実際のハマりどころなどが Google 内の実例などに基づいて語られていて面白かった。 特に、

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  • ML Sutprise

の部分が、アンチパターンや成功方法などが語られていて実際に実務で機械学習をやっている自分としてはわかる~~~~と共感がすごくできて面白かった。初めて機械学習プロジェクトを担当する PM の方にも良い教材なのではと思いました。

残りの 3 割は、qwiklab を使って、Notebook を立ち上げたり、Google BQ 叩いたり、Pandas, Google Cloud Vison API など各 ML 系の API を触るといった感じで、初心者過ぎて自分にはレベル感が少しあいませんでしたが、これも非エンジニアの方が機械学習ってこんな感じかと学ぶきっかけにはすごく良さそうです。

最初の 7 割の部分は、改めてデータ利活用を前提にしたプロジェクトを牽引していく際にここで見つめ直す形になってよかったです。

最近、Cousera での講義を始める機会があり Andrew Ng 先生の機械学習コースぶりに Coursera をやっているが、勉強のペースメーカーが決められるのと講義内容の質も高いので自分にとってはすごく相性が良い。

技術書を読むときも同じペースで、実行できないかなと画策したい

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