アンドリュー・インの機械学習専門コース2022 | 内容と価値は？

アンドリュー・インの機械学習専門コース2022 | 内容と価値は？

目录:

1. 👉はじめに
2. 👉概要
3. 👉アンドリュー・インが提供する新しい機械学習専門コースについてのレビュー
4. 👉コースの概要
5. 👉コースの特徴と問題点
6. 👉コースの推奨事項と活用方法
7. 👉新しい機械学習専門コースの価値
8. 👉コースの対象者と利点
9. 👉関連書籍およびニュースレターの紹介
10. 👉まとめ
11. 👉よくある質問と回答

はじめに

機械知能は人類に必要な最後の発明です。機械はいくつかの人々が主張するように自己意識を持つことはないかもしれませんが、この領域は非常に速く進化し、多くのブレイクスルーを達成しています。現在、機械学習には重要な用途がたくさんあり、機械学習エンジニア、NLP科学者、およびデータサイエンティストへの需要はますます高まっています。

概要

この記事では、アンドリュー・インがCourseraで提供している新しい機械学習専門コースについてのレビューを行います。このコースの概要、古い機械学習コースとの違い、含まれるトピック、提供方法について説明します。さらに、コースの提供内容についての好意的な側面と懸念点、そしてコースを受講するかどうか、受講する場合に最大限の利益を得る方法についての私の推奨事項をまとめます。

👉アンドリュー・インが提供する新しい機械学習専門コースについてのレビュー

この機械学習専門コースは、アンドリュー・インによって提供されている旧機械学習コースの改訂版です。この専門コースは、アンドリュー・インとDeep Learning.ai、およびスタンフォード大学の提携によって作成されました。この専門コースは、シリコンバレーでAIと機械学習のイノベーションで使用されているベストプラクティスに基づいて、モダンな機械学習とその最適な手法に広範な導入を提供します。

この3つのコースのうち、最初のコースでは、教師あり機械学習の導入が行われます。線形回帰、分類問題のためのロジスティック回帰、モデルトレーニングのための勾配降下法などがカバーされます。このコースでは、次の2つの高度な学習アルゴリズムについても学びます。ニューラルネットワークの動作原理、ニューラルネットワークのアーキテクチャによるより詳細な解説、およびTensorFlowを使用したニューラルネットワークのトレーニング方法について学びます。また、モデルの評価と診断、トラブルシューティングに関するアドバイスも提供されます。さらに、ランダムフォレストやXGBoostなどのアンサンブルアルゴリズムについても詳しく学習します。

3つ目のコースでは、クラスタリング、異常検知、推奨システムにおける協調フィルタリングとコンテンツベースの深層学習法など、教師なし学習について学びます。また、強化学習モデルについてもカバーされます。ただし、このコース自体は7月25日から始まるため、まだコースの内容を内部から確認することはできません。

旧機械学習コースとの違いを考えると、新しい機械学習専門コースは、より内容が充実しており、各トピックについてより詳しく学習することができます。例えば、強化学習は以前のコースでは取り上げられていませんでしたし、ニューラルネットワークの導入も主に理論レベルにとどまっていました。また、古いコースと比較して専門コースではより多くの内容がカバーされています。

具体的には、専門コースではPythonを使用するようになり、プログラミング課題にはNumpyやMatplotlib、TensorFlowなどのライブラリが使用されます。この専門コースは完全にオンラインで提供され、週ごとにビデオ講義とクイズ、Pythonプログラミング課題が用意されています。JupyterノートブックはCourseraのサーバー上にホストされており、ブラウザ上で直接実行することができます。

これらのプログラミング課題は、パッケージを使用せずにNumpyだけを使ってアルゴリズムとコスト関数を実装するという特徴があります。私はこれらのプログラミング課題が大好きで、アルゴリズムがどのように内部で動作しているかをより深く理解することができます。

ただし、この専門コースは初心者向けと謳われていますが、実際にはある程度のPythonプログラミングスキルが必要です。プログラミング課題はすべてPythonで行われ、Numpyを密集的に使用するためです。また、いくつかの基本的な数学と統計の知識も必要です。例えば、基本的な線形代数の知識や行列の乗算、偏微分の概念を理解している必要があります。コース中には数学の公式や記法、概念が多く登場するため、これらに慣れていない場合はすぐに挫折してしまうかもしれません。

さらに、モデルの説明可能性やモデルの公平性など、この専門コースでは扱われていないトピックがあります。モデルの開発と検証の経験から言えば、分類モデルは、十分な説明ができるようになる前には実際には本番環境には移行しないでしょう。たとえば、モデルがどの特徴が重要であり、どのような状況変化に対して予測がどれほど敏感なのかといった情報を、ある程度までは明確にする必要があります。特に、自動リスク評価モデルのような重要な用途では、企業や関係者にとってモデルが正しい予測に使用している特徴を知ることが重要です。

また、何らかの理由により、機械学習モデルが特定のグループの観測値に対してバイアスを持っている場合もあります。例えば、フェイスブックはポジティブな投稿よりも極端でネガティブな投稿を推奨しやすく、CVの選考システムは女性の候補者よりも男性に高い評価を与えることがあります。このようなシステムでは、公正性の指標を使用して、モデルが公平かつ既存のバイアスを増幅させていないかどうかを判断することができます。私は、この専門コースにこれらのトピックも含まれていると素晴らしいと思います。

以上のようなポジティブな要素と懸念点を考慮した上で、この専門コースを受講する価値はあるでしょう。アンドリュー・インによる古い機械学習コースは、多くの学習者にとって機械学習とデータサイエンスの世界への入り口となりました。この専門コースは、より詳細で実践的な内容を提供しているため、それに投資する価値があると考えます。

この専門コースを修了すると、履歴書やLinkedIn上で証明書を提示することができます。採用担当者は通常、教育と最近の証明書をチェックし、データサイエンティストや機械学習エンジニアの候補者を探している場合には、機械学習の知識とスキルを持っていることを確認する重要な情報源となるでしょう。

このコースは、いくつかの異なる状況において適しています。まず、データアナリストであっても仕事で機械学習を行っていないが、スキルを広げたい場合に適しています。次に、既にデータサイエンティストであり、機械学習の知識を深め、機械学習アルゴリズムの背後にある直感的な理解と効果的な使用方法を理解したい場合にも、このコースは適しています。また、データサイエンスに初めて触れることに興味がある場合にも、このコースを受講することで機械学習が自分に合っているかどうかを確かめることができます。

もし少し迷っている場合は、7日間の無料トライアルを受けてから判断することもできます。このコースに申し込むには、以下の説明欄にあるリンクをクリックしてください。私もこの専門コースを受講して、機械学習の知識をリフレッシュする予定です。

このコースを受講する場合、この本「PythonとTensorFlowで学ぶ実践機械学習」などの参考書と併せて学習することをおすすめします。この本は専門コースの内容とほぼ同じ構成になっており、TensorFlowやScikit-learnを使用して実践的な手法を学ぶことができます。また、技術的でない読み物として、「マスターアルゴリズム」という本もおすすめです。この本はビル・ゲイツも推薦しており、機械学習とその応用についての深い理解を得るのに役立つでしょう。

最後に、この専門コースを受講する際は、メモを取る準備と整理するための良いシステムが必要です。膨大な理論をカバーするため、メモを取ることは後でコンテンツを復習する際に時間を節約するために重要です。紙にメモを取るのもノートにメモを取るのも好きですが、コース全体で一貫したメモの方法を選択し、すべてを1つの場所に整理すると効果的です。

もしよろしければ、このビデオにごいつてお楽しみいただけましたら、いいねボタンを押してチャンネル登録してください。これからもこのようなデータサイエンスのコンテンツを提供していきますので、ぜひご活用ください。尚、コースのリンクは以下の説明欄に記載されていますので、ぜひそちらもご確認ください。それでは、次のビデオでお会いしましょう。バイバイ