Stanford UniversityのMachine Learningコースを修了しました、という話。

まあ、米国に留学したわけではなく...。courseraというオンライン学習サイトで提供されている、機械学習のコースを終えたということです。

でも、ちゃんと修了証が発行されるし、「CV(履歴書)にも書いて良いよ」ということなので、これからはドヤ顔で書いていこうと思います。

ちょっと前に趣味で統計を勉強していまして、面白さを感じていました。

例えば、マネーボール(統計使って大リーグチームを強くする話。ブラッドピット主演で、映画にもなった)とか、そこからセイバーメトリクス（野球のデータを統計で解析して、分析する手法）を学んだりとか。

「世間一般的な選手の評価（たとえば打率とか防御率とか）ではない、他の数値が勝敗を左右する」というのを分析していて、ものすごく衝撃を受けたのでした。

そこから、発展して、自分でも分析をやってみたり。

ただ、単純な回帰分析しか知らなかったので、「もうちょい深いところを知りたいな」と思ってました。

☆☆☆

というようなことを言っていたところ、ある方から「courseraのMachine Learningはいいぞ」と教えていただきまして。英語なのがちょっとアレでしたが、ネットでの評判も良いようなので、それならやってみようか、と思った次第です。

参考リンク

その名の通り、機械学習についての講義です。

回帰分析、ロジスティック回帰分析、ニューラルネットワーク、classificationなどが取り上げられており、機械学習の基本的なところは網羅してると思います。

講義は12週間分用意されていまして、それぞれ以下の3つから構成されています。

毎週、講義ビデオを2時間位見ないといけないことになります。これって、実際の大学の授業並みですよね。

講義ですが、Andrew Ng先生(Andrew Ng - Wikipedia)の教え方が上手で、わかりやすいです。「さすがStanford、先生のレベルも高いのだなあ」と思ってみてました。

もちろんビデオの説明は英語ですが、ありがたいことに日本語字幕が用意されています。ただし、章末テストとプログラミング課題は英語なので、ある程度の英語はできないと苦労すると思います。

それから、ビデオを全部見るのもに2時間くらい、プログラミング課題も2時間くらいかかるので、結構な時間がかかります。私の場合は、courseraのiPhoneアプリが出ているので、通勤電車の中でビデオを見るなどして、うまく時間を使いました。

ちょっと驚きなのは、このコースには「無料で」参加できるということです。Stanford大学と言ったら超有名大学ですし、そのコースに無料で参加出来るとは。

ただし、コースの修了証の発行には別途料金がかかり、そちらは70ドルくらいでした。いわゆる、フリーミアムの課金モデルですねえ。

私は、最初は「修了証要らないか」と思っていたが、修了間際になって「こんなに時間かけてやったのだから、貰っておこう」と思い直し、課金しました。

というわけで、以上に書いたとおり、

↑のようなメリットがありますので、興味ある方は是非受講してみると良いのではないでしょうか。私は、大学を出てもう何年も経っていますが、久々に学生っぽく勉強できて、いい経験になりました。

とり研