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Coursera - Neural Networks and Deep Learningのレビュー ディープラーニングに入門したい人に最適

最終更新日:2018年1月21日

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以前にCourseraのDeep Learning Specializationの紹介記事を書いた。

Deep Learning Specializationは5つのコースで構成されている。今回、1つ目のコースであるNeural Networks and Deep Learningを修了したので、レビューを書こうと思う。

Deep Learning Specializationとは?

Deep Learning Specializationとは、Deep Learningに関する5つのコースがセットになったもの。機械学習業界で有名なAndrew Ng氏が担当するコースであるため、大変期待を寄せている。月間5,500円を支払うことで5つのコースを受講することができ、全てのコースを修了すると特別な修了証明書をもらえる。もちろん1つのコースだけを受講することも可能。詳細は以前書いたこちらの記事でどうぞ。

プログラミングや機械学習に詳しくない人でも大丈夫

初学者向けのコースなので、プログラミングや機械学習に明るくない人でも十分ついていける。Ng氏の説明は簡潔明瞭なので、易しく感じるはずだ。

使用する言語はPython。基礎文法さえ分かっていればさほど困らないだろう。プログラミング初心者はオンライン講座や書籍で基本事項を習得してから受講しよう。おすすめはDataCampのIntro to Python for Data Scienceというコース。DataCampは全てのコースがData Scienceを志向して作られているため、Data Scienceの知識と結びつけながらPythonを学べる。

機械学習全体の概要については講義内で簡単に紹介されるが、心配な人は薄い概論書を1冊読んで分野の全体像を掴んでおくと、講義の理解がさらに深まる。もしくは、同じくNg氏が教えるMachine Learningのコースを受講しても良いだろう。ただ、Deep Learning Specializationから始めてもおそらく問題ない。

講義に登場する数学に関しては、大学教養レベルの微分積分と線形代数を学んだことがある人であれば問題ない。忘れている場合でも適宜復習すれば良いだろう。

コースの詳細

1週目:コースの概要の説明。ニューラルネットワークの簡単な解説。

2週目:ロジスティック回帰の説明およびPythonでの実装。

3週目:ニューラルネットワークの解説・実装

4週目:ディープニューラルネットワークの解説・実装

上記の通り、このコースは4週で修了できるよう設定されている。毎日1時間くらい勉強すれば予定通り4週間ほどで修了できる。もちろん、特にタイムリミットがあるわけではないので、自分の好きなペースで受講できる。時間がある人なら1週間で修了できるはずだ。

各章の終わりにクイズとプログラミング課題があり、70〜80点以上の点数を取れば合格になる(自動採点)。

1週目はオリエンテーションみたいなもので、2週目から本格的に講義が始まる。2週目はロジスティック回帰の説明に充てられている。コスト関数や最急降下法など、機械学習でおなじみの用語もこの週で解説される。

理論的な説明が終わるとPythonでの実装を行う。このコースではTensorFlowなどのディープラーニング用のフレームワークは使用しない(コース2から使用する)。つまり、スクラッチからモデルを実装することになる。ただ、詳しい解説があるし、全てをゼロからで自分でコードを書くわけではないので、深く迷うことはないはずだ。

3週目からニューラルネットワークの解説に入る。活性化関数についての簡単な解説もある(シグモイド、tanh、ReLU、Leaky ReLU)。2週目と同様、理論的な解説の後、Pythonでの実装を行う。

4週目は、本題であるディープニューラルネットワークの解説。フォワード/バックプロパゲーションの説明はかなり分かりやすく、素晴らしいものであった。パラメータやハイパーパラメータについての簡単な解説もなされる。

全体的な印象として、「ゼロから作るDeep Learning」に似ている。「ゼロから作る」は、理論の説明は上手いものの、Pythonコードが解説なしに貼り付けられている点が初学者にとっては多少不親切であった。このコースはコーディングの説明もちゃんとなされていて、さらに分かりやすい。

月5,000円で受講できるので、英語ができる人はこちらのコースを受講した方が良いと思う。講義動画を見たいだけならauditモードで視聴できるが、その場合はクイズとプログラミング課題を受けられなくなる。financial aidsの制度が存在するので、申請が通れば課題を含めて無料で受講することができる(おすすめ)。  

ちなみに、修了すると以下のような証明書をもらえる。LinkedInやCVに書ける。無事コース1を修了できたので、このままの勢いでコース5まで修了したい。

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Deep Learning Specializationはディープラーニングをこれから始めようと思っている人におすすめできる数少ない教材のうちの一つです。興味が湧いた人は受けてみてください。