Machine Learning (Andrew Ng) @ Coursera その１

Machine Learning
by Andrew Ng

Machine Learning by Andrew Ng =>  https://class.coursera.org/ml-006


Coursera上に転がっている、Stanford大学のAndrew Ng先生の、
Linear Regressionの講義がこれまでに無いわかり易さで感動した。

線形回帰を説明するのに、多変数関数のベクトル微分や凸関数の理解が、
きちんとした理解のためには必要なわけだけど、

- 変数を絞る
- 具体的なデータをプロットして図的に説明する
- 凸関数・偏微分などの細かい事項はスキップ

といった気遣いのお陰で、回帰という問題を万人に(高校生レベルでも)わかるように説明されていた。

おそらく線形回帰の説明を日本の大学で受講すると私の経験上、
偏微分だー凸関数だー行列演算だー
が始まって本質と違う部分で挫折する人間(私)が量産されているはずなんですよ。

できるだけシンプルに、平易な言葉で説明することって
本質が何かを把握した人間にできる所業なのだとひしひしと感じた。



加えて、

基本的には線形回帰は正規方程式で数値的に陽に解けるわけだけど、
最急降下法でのイタレーション処理は、比較的大きなデータセットにおいてはスケールする点にも言及されていたり

講義の冒頭で、
シリコンバレーのエンジニアはOctaveを使ってサクッとプロトタイピングしてから、
C++等の静的型付け言語で書きなおしているとの話もあったり


で最高のコンテンツだと思いました。



話は変わるが、


MOOCとよばれるオンラインの教育コンテンツがこれほど良質だとは思わなかったので驚愕している。
おそらく普通に東大京大通うより効率いい気がしてる。
# 東大通ったこと無いけど。


気になってGoogle trendsでMOOCの主要どころのサービスを検索したところ、
インド・シンガポール・アメリカといったIT + 英語が強い国で人気っぽい。
残念ながら日本がない。。。
今の日本の大学生にもっと広まれば、自分とは比較にならんくらい賢い学生が量産されるのではなかろうか。
逆に、こういった流れに乗れなければIT分野でますます突き放されるのではなかろうか。


ちなみに最近日本語の字幕が出るようになったので、
英語非対応の脳味噌をお持ちの方でもCoursera使えるよ！(多分一部の講義に限る?)
私は頑張る。あなたも頑張る。