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マイクロ進捗

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    tuxedocat
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復習と現実逃避と,そしてアリバイ作りのために受けていた Coursera の機械学習のクラス(Andrew Ng 先生の ml008)の結果が出た. Accomplishment は 100%だった.(本当??)

このクラスは,自動採点のプログラミング課題の比重が高かったから,好きなときに手を動かすことができた.

内容は広く浅くという感じで,以前 Richard Socher さんと祇園に行った時に聞いていた通り,本科の 2 割ぐらいの量だった.1 とはいえ,週数時間でこの分野の基礎的なところを概観し,手元で実際に動かせるようになるという点で,MOOC の意義を感じる講義だった.23 特に,Bias/Variance の話や評価,機械学習を利用したシステムづくりへのアドバイスといった土地勘は,ふつうその分野や領域に近くないと得られないと思う.

そりゃあ,良書を手にすればそうした内容は当然記載されているし,周囲にその分野に長けた人がいれば,直接話を聞けばいいんだけど. 誰にでもそういう機会があるわけではないので,誰でもアクセスできるようになったのは人類全体の幸福につながって良いと思う.

これをこなしたからって実際は…というのは他の色々な勉強と同じく当然なので,気にしないことにする. 次にやることはいくつもあるので,不安に打ちひしがれるのはまだ早い.

最近コードを書いてないので,言語処理 100 本ノックをやりながら,ml008 の復習を Python でやってみようと思う. 僕は小分けになっていないと続かない(続けられない)人間だと思うし,今の状態で高すぎる目標を立てると,すなわち死なので. あと,最近出たオンライン機械学習の本を読みたい.4

その他よかったこと

ここしばらく,キャリアやスキルに関して悩み続けていてひどく憂鬱だったけれど,このコースと Duolingo のドイツ語は最後まで続けられたので,自己評価が少し上がった. よかった.

Footnotes

  1. (本科のコースページを見てみたけど,期末レポートでも下手な研究会よりずっと充実していそうなぐらい,ハイレベルだった…)

  2. 少し気になることもあって,それは,Octave を使うってところと,自動採点システムの都合上プログラミング課題が穴埋め式に近いというところ.このへんは,今後もっと良くなっていくのかなと期待している.

  3. (前者は,Ng 先生も Socher さんも,研究室の頃の同期も機械学習研究における MATLAB・Octave の手軽さを推していたから,これはこれでいい気もする.)

  4. 電子版が出るならそっちがいい