文系エンジニアだがCourseraの機械学習コースを修了した
感想
学習期間
- 2月初旬に始めていたはずなのだが、結局終わったのは5月下旬。4ヶ月かかっている。
- 本来3ヶ月で終わるべきだが補習授業みたいな感じで期間を延ばしてもらえる
- Courseraの携帯アプリを使って電車とか布団の中でもできたのでそれはよかった
難しさ
- 振り返るとWeek2とWeek5が鬼のように難しかった
- プログラミング課題はOctaveと線形代数に慣れてくるとクリアできるようになった
- 英語のリスニング力は字幕のおかげで必要なし
- それよりもリーディング力がないとついていけないだろう
学習しとけばよかったものについては以下に
nantonaku-shiawase.hatenablog.com
学習内容の振り返り
文系エンジニアにとっては、とにかく「行列、線形代数」、「ニューラルネットワーク」の理解が突破のカギのように思います。
- Week1
- Week2
- Week3
- ロジスティック回帰、複数要素の分類問題、オーバーフィッティング問題の解決
- Week4
- ニューラルネットワークの概要
- Week5
- Week6
- 交差検定、偏りと分散、学習曲線、歪度のあるデータ
- Week7
- Week8
- K平均法、主成分分析
- Week9
- 密度推定、協調フィルタリング、行列の分解
- Week10
- ミニバッチ、大規模データの処理、Map-Reduce
- Week11
- Sliding Window (移動窓) 解析