めでたくCoursera Machine Learningを修了しました。
コースは約3ヶ月で終わるはずですが、
プログラミング初心者アラフォーおっさんの私は8ヶ月かかりました笑
5月に始めてから、無茶苦茶試行錯誤しました。
何とか答えをWebで見ずに頑張ろうと思ってやりました。
時々はどうしようもなくて見ましたけど汗、
見てもわからないという辛さも味わいましたorz
全般的にはAndrew先生の説明はわかりやすく、
プログラミングで具現化するのにはどうすればいいんだろう？と考えるのが
楽しかったです。
そして課題を提出して正解かどうかすぐにわかるのが
自分に合ってたので続けることが出来ました。
これだけ時間をかけたのでお金出して卒業証書を貰いました！
うーん、感無量です。
これを始めるまで本当にプログラミングを触ったことがなく、
Octaveもおっかなびっくりでした。
振り返ると2つの難しさがありました。
①説明/内容はわかるけど、それをプログラミングできない
②説明/内容がわからないので、具現化の最終目標がわからない
①は①でかなり厳しく、こういうことは具現化できれば問題解けるんじゃないかなと
思うんですが、具現化できないので試行錯誤する、
もしくは具現化出来る手持ちの少ないスキルの中で解決しようとする
という感じにハマりました。
②もキツかったです。
Week9のCollaborative Filteringの苦闘日記みたいに
右往左往したり、ヒントを追っかけ回したりと試行錯誤の時間が膨らみました。
ドンドンsubmitしてみてたまたま正解だったからクリアできて、
そこから意味を考えたみたいなこともありました。
かなり長期になったんですが、1つ時間短縮のコツは
Videoの記憶が残っている内に課題に取り組むことだと思いました。
間が空きすぎるとVideoで何が説明されていたかを忘れてまたVideoをみて、
みたいに倍の時間かかったことがありました。
さて、修了はしたんですけど、
たまたまクリアできたところがあったり、
あまり意味が分からず解いてしまったところもあるので
2周目をやってみたいと思います！
Linear Regression の問題をNeuralNetworkで解いてみるみたいな
今までの課題を違う方法で解くことにもチャレンジしてみたいと思います！