courseraのMachine learningを受講しました。

機械学習・ディープラーニングって何だ？

2020年の12月からcourseraのMachine learningというウエブ講座を受講し、本日2021年１月17日、無事修了しました。OCTAVEというプログラム言語は初めてでしたが、行列の計算がとても簡単に出来、久々にプログラムを組む楽しさを味わうことができました。

そもそもなぜこのオンライン授業を受けようと思ったのか？　なのですが、統計検定を受ける前に読んだ、以下の本の最後ら辺に、機械学習やディープラーニングのことが書いてあり、学生時代には習ったことがなかったために、一部内容がつかめなかったからです。

また、ちょうどその頃、家のマウスコンピュータ（先代はアキア）の調子が悪くなり、サイトを作り直すためには、買い替えを検討しなければと思っていたところだったので、本書の以下のアドバイスを読んで、GALLERIAを選びました。せっかく買った新しいパソコンの性能を試してみるためにも、この機会に使って（学んで）みようかな、と思ったわけです。

こんなに内容＆講師が素晴らしいのに、なんと無料！

という何となく始めたマシン・ラーニングでしたが、講師のAndrew Ng先生（＊注1）がとにかく素晴らしい！（最後の講習で「泣ける」という人が多い理由も分かります）　問題も正解にたどり着けるよう、丁寧な作りになっていて、11週分はあっという間に終わってしまいました。

これほど充実した内容が無料とは！　スタンフォード大学、太っ腹だ！

結局、感謝の意味も込めて、有料の修了証を購入し（今は後から購入することができました。特に宿題や身分証明書の再提出は不要でした）、Linkedinの資格欄にも登録できました（Linkedinはromance fraudがひどいので、積極的にはアクセスしていませんが、今回は面白いのでやってみました）。

無料講座という低い敷居＆希望者だけ有料の修了証を購入できるという仕組みだと、気軽に始められていいですね。

アメリカと日本の大学の教育方針の違い

やっていて面白いなと感じたのが、とにかく予定より少しでも早く終わらせましょうとしょっちゅう励ましてくること。「早く終わらせよう」というハッパの掛け方は日本の学校教育では、あまり無いアプローチだなと思いました。飛び級が当たり前のアメリカではこれが普通なんでしょうね。

プログラム課題で苦労したのは、ex4のnnCostFunctionでBackpropagationを実装する問題。授業ではforループを使ったほうがいいというのだけれど、直前まで行列で解くように勧められてきたので、ForwardpropagationとBackpropagationの両方を、１つのforループ内に入れるやり方がすぐにはピンと来なかったのです。A1だ、A2だ、Z2だ、Z3だとかDelta_1、Delta_2、delta_2、delta_3など、分かりやすい変数をふんだんに盛り込んで、何とか解くことができました。課題をパスできると嬉しいもので、ゲームをクリアすることが楽しいという感じが分かったような気がします。

もう一つ面白かったのはex8のestimateGaussianで、\[σi^2\]を求めるのに\[E(X^2) -μ^2\]を使ってもnice work!と採点されたこと。統計検定でさんざんやった\[V(X)=E(X^2)-{E(X)}^2\]が使えるのが、こんなところで確認できるとは思いませんでした（笑）。

追記　2023.6.1

その後、courseraから翻訳ボランティアをやってみませんか？　というメールをもらい、返事をしましたが、特に反応はありませんでした。人気講座だから希望者が殺到したんでしょうね。

東京都が最近、デジタル人材育成支援事業というものを始めていて、デジタルスキルを無料で取得できる講習が受けられるという広告を車内で見かけるようになりました。

調べてみると

とあり、年齢制限がありました。公式アカウントもあり、SNSでQ&Aが発信されていました。

もう、愚者（サイト主）の言いたいことは分かりますよね。

courseraは無料で参加でき、いつ辞めても再開してもOK。参加するにあたって、誰に審査されることもありません。

強制力がないので、続けるには確かに根気がいります。でも、初めてのことって誰でも躊躇するし、挫折もしやすいですよね。入り口のところで人をふるいにかけない。それって、挑戦者にとことん優しい仕組みではないでしょうか？　第一、リスキリングが必要なのは若い人だけじゃないでしょう？　中高年にこそ必要なのではないでしょうか？

また、オンライン講習にすれば運営費にお金はそれほど掛かりませんよね？　わざわざ面接をして余計な人手と費用をかける必要ってあります？　

暇空アノンの方々もこういう無駄遣いをこそ、「コウキンチューチュー」と、批判してほしいですよ。

東京都の担当者は一度このスタンフォードの無料セミナーを受講してみるといいです。言ってくれれば愚者（サイト主）が東京都のこのハイエンドコースをボランティアで受講してモニターテストしてあげてもいいですよ。いや、常時ボランティアモニターを募集して、改良していくべきでしょう。何が無駄か、非効率か、ユーザーフレンドリーじゃないか、DX化推進のためのリスキリング・システムにそもそもDXが足りないかどうか……etc.　そしてモニターの声に素直に耳を傾け、素早く改善していくべき。

courseraの翻訳ボランティア募集メールを見て、そんなことを感じてしまいました。

注1

最近読んだ本にAndrew Ng先生が登場していてビックリしました。

産業界で初期のディープラーニングをけん引した立役者で、2011年にグーグル内に「グーグル・ブレイン」という研究部門を立ち上げる発起人であり（当時、スタンフォード大学の准教授兼グーグルの客員研究員だった）、courseraの立ち上げはもとより、「百度」で自動運転車開発プロジェクトを指揮する起業家・ビジネスマンとしても卓越した業績を残しているとありました。ええええ？　ウエブ授業のあの気さくな先生が！？　

「グーグル・ブレイン」はGPUの威力を世に知らしめ、そのニューラルネット技術はグーグルの屋台骨である検索エンジンやグーグル翻訳（も～めっちゃ、お世話になってます）などに導入され、それらの性能を大幅に高めることに貢献したのだそうな。

そんな高名な方の講義が誰でも受けられ、しかも無料とは！

アメリカの分断が深刻な状況になっているとはいえ、世界にはまだまだbright side of lifeがあるのですね。