Coursera : Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform修了

4月の末から取り組んでいたCourseraのMachine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platformの全5コースですが、週末や朝晩の通勤時間なんかも使いながら、約1ヶ月と少しで全5コース修了しました。一応、自腹でちゃんと受講したよという意味を込めて、修了証も晒しておきます。

※ブログなので、一応名前のところはマスクしてあります。

自分なりにCourseraのこのコースを使って学んで良かったところ、そうでもなかったところを残しておきます。

良かったところ

講義形式の方がアタマに入る

やっぱり手を動かしながらとは言え、本を読むだけなのと、実際に講師の人が話しているのを聞きながらでは、後者の方がアタマに入りますね。どこが重要なのかだとか、しゃべり方のトーンとかでも伝わってくるので。色んなアクセントの英語が聞けて、聞き取りの強化にも役立ったかもしれません。

ちゃんと聞いていないとQuizは意外と難しい

演習形式には2つあって、1つは、Jupyter notebook的なDatalabを順に実行していきながら結果を確認するもの。もう1つはQuiz形式で、一定の割合の得点を取らないとコース終了出来ないというタイプのもの。Quizは時々すごい難しい(ちゃんと内容を理解して聞いていれば難しくないはず)ものがぶっ込まれてきて、8時間以内に3回トライできるところを3回失敗してというのが1カ所だけありました。つまり、そのぐらい真面目に聞いていないとダメなので、真面目に講義を聴くモチベーションが上がりました。

資料は結構充実

コードなどは、Githubのレポジトリから、自分用の使い捨てのDatalabへ毎回コピー(clone)して使う事になっているので、必要最低限の労力で、必要なところを学べるようになっているのは便利でした。ただ、githubにおいてあると言うことは、ファイル自体はコース受講しなくても手に入れることが出来ｒ(以下省略)

改善して欲しいところ・難しいところ

裏では自転車操業だった？

今回のspecializationは全5コースで、例えば1週間という設定でコースが終わると、その次の週に次のコースが始まるというような流れになっているのですが、開始予定の日付にコースを始められるという事はほぼ皆無でした。例えば、5/11に開始するというコースに、日米の時差を考えて5/12にEnrollしよう思っても、Coming soonというお知らせが表示されて、コースがlaunchされたらメールで連絡するとのこと。実際にコースが始まったのは5/14、launchのお知らせは5/15に届くという感じ。自分は気が長い方だから良いですが(どこが？)、気の短い日本人のオジサンだと、1週間遅れじゃないか!とか因縁付けそうです。これは、コース立ち上げ直後にジャンプインしたいわゆる「1期生問題」だった可能性もありますね。

コースによって1週あたりの分量が結構違う

コースの長さが違うのは仕方ないと思うんですが、その量に応じて期間をもう少し柔軟に調整してくれた方が嬉しいかなと思います。例えば、Feature Engineeringは1週間で収めるには相当な分量だったのに対し、最後のArt and Science of Machine Learningは、3週間という期間にしては講義の長さも課題の多さも少なすぎたりというのは感じました。(これはフィードバック出しておきました)

今やってるCourseraのコース、少々食い気味に進めて予定をAheadで次のコースが始まるまで数日待たないといけないというのを3回ほど繰り返したら、今度のは絶対1週間で終わらない分量をぶっ込んで来た。

— Kem / けむ (@Deutschina) May 17, 2018

これは、Feature Engineeringの真ん中ぐらいのタイミングで呟いたもので、1週間にしては分量が多すぎない？と心の叫びですね(笑)

ずぶの素人がいきなりこのコースは厳しいかも

今回、英語でコースを受講して、もちろん字幕が用意されている部分で助かっている部分もあったけど、これまでに英語での入門書を何冊か読んでいたおかげで、内容が理解できたという部分もかなり大きかったかと。自分の場合は、あまりアカデミックに行くつもりはなくて、使う方に興味が向いているので、アカデミックな日本語で書かれていて脳内変換が大変だった日本語版よりも、英語版の方がスーッと入ってく感じがしました。

scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems

ちなみにまだ続きがあるらしい

ネガティブっぽいことも書いていますが、結果的には投下したコストに見合う内容だったかなと、比較的満足度高かったです。一連のコースも最終盤になっても、そういえば自然言語だとか、画像解析とかあまり出て来ないなと思っていたら、「そこら辺は次のSpecializationでやるよ。See you around！」てなオチになってました。なので続編のspecializationが出たら、また受講しちゃうんだろうな。。。