stMind

about Arsenal, Arsene Wenger, Tech, Computer vision and Machine learning

CourseraのDeep Learning SpecializationのCourse1まとめ

www.coursera.org

Andrew Ng先生のディープラーニング講座を始めました。Course1はNeural Network and Deep Learningで、Logistic regressionから始まって、Neural Networkの基本、Shallow and Deep Neural Networkという流れで学習するコースになってます。

全体の印象

ディープラーニングを勉強しようと思ってウェブを検索してみると、フレームワークを利用したプログラミング例で確かに結果が得られるのだけど、ブラックボックスでいまいち何をやっているのかが曖昧だったり、一方で内部を数式から理解しようとすると線形代数微積分学の知識が必要とされて、数式をおいきれなくなって挫折したりということが多い気がします。 このコースでは両者のバランスが良くて、最初にWx + bを理解する必要はあるけれど、コース全体で一貫して同じ表現が登場するので、記憶に定着して、やっていることが段階的につかめるようになっていると思います。また、各週のprogramming assignmentでNeural Networkを実装するときにも変数名に同じ表現を使うので、ビデオ内容と実装が直結していて感覚的にも理解が深まりやすいです。

やや難しいBack propagation

Ng先生もビデオの中で語っていますが、Back propagation(逆伝播)は少し難しい内容かもしれません。Back propagationは、Computation graph(計算グラフ)を知っていると理解しやすいと思いますが、このコースでは少ししか触れられていません。なので、評判の良いゼロから作るDeep Learningを参考書として持っておくといいかもしれません。事前に、Computation graphの所を読んでおくとより良いと思います。実際、自分が取り組んだときに非常に役に立ちました。

英語

英語も一つの心配事項なのかなと思いますが、Course1に限って言えばほとんどのビデオに日本語訳があるので、心配ないと思います。Course1以降は今取り組み始めたところですが、英語字幕のみのようなので、英語が苦手な場合には少し難しさが増してしまうかもしれません。ただ、Course1が完了できれば、ディープラーニング学習の導入としては十分理解出来たと言えると思います。