courseraのMachine Learningを修了
ついにやりました。8月14日に修了しました。ありがとうAndrew先生！
受講した理由
私の場合いい年なので何か一点突破しないとキツイだろうなーと考え、旬の機械学習を試しに学んでみることにしました。ダメならJavaに戻ればいいので低リスク。もしうまく行けば機械学習のプロジェクトにアサインされて、しかも経歴が積めるという。
詳しい事は先輩たちのブログに譲るとして……基本的な理論のところが学べたのでかなり満足しています。
参考にさせていただいたサイトなど
上のブログでは受講する上でのTipsに限らず、受講中に困りそうなポイントについて丁寧に教えてくれています。Octaveのバージョン違いから課題がうまく提出できない時の対処法なども必見。
下のWikiでは各週のざっくりとしたまとめが見られます。何に注目して学ぶべきかを知ることが出来ます。
お世話になりました。ありがとうございます！
勉強の方法
我が家は子供がまだ小さいので夜10時ごろには寝てしまいます。なので、5～6時ごろに起きて、7時半に私が家族の朝ご飯を作る時間まで勉強していました。平日に1日1～2時間程度、休日は家族と出掛けたりするのでほとんど勉強する時間はありません。
それでも2ヶ月で修了できました。
講義のパート
とにかくノートを取りました。先生が話したことの要点はもちろん、スライドの図も余さず書き残しました。後から読み返せたので結果的に正解でした。
というのもweek5あたりでしょうか。途中から講義の終わりに出ていたレジュメが全くなくなってしまったので、ノートを取らないとただ視聴しただけで何も残らないのが怖かったからです。
プログラミングのパート
大変お恥ずかしい話ですが、Octaveのプログラミングは答えを見ながら書きました。それじゃ勉強にならないよ！というご指摘もあるとは思うのですが、考えた点は2つ。
いわゆる写経はプログラミングを学ぶのに有効で、かつ現在の主流がPythonであること。後でノートを見ながらPythonでコーディングすればいいじゃないと思ったこと。
他に勉強すべき事も多くできるだけ早く終わらせたかったので、基本的な理論を押さえるだけで良しとしました。
修了したあとは？
理論を学んだだけなので、プロジェクトにアサインされて更に機械学習の実装を担当するには、自分で機械学習のコードが書けるようになる必要があります。
なので、今のところこの辺で考えています。
ファイト自分！
