【体験】機械学習の最短経路学習(6)

MOOC101:Couseraでスタンフォード大学の機械学習のコースを受講しはじめたので報告します。

講師のアンドリュー・ング(?)先生のビデオによる学習の第1週目を受講します。(日本語字幕あり)

第1週のシラバスは以下の通り。

    Week1

     1. Introduction (イントロダクション)
     2. Linear Regression with One Variable (1変数の線形回帰)
     3. Linear Algebra Review (線形代数の復習)

    第1週は、機械学習の現状を紹介することと線形代数(約2時間半(ビデオのみ))

    ・英語のビデオを日本語字幕で講師の講義を聞くスタイルです。

     講師の説明は、すごく丁寧で分かり易いです。但し、ビデオ画面と

     日本語字幕の往復で集中してないとついていけません。何度も巻き戻ししました。

    講義の合間に小テストがあり、正解しないと次に進めないので必死です。

     Week1(今回)
     1. Introduction (イントロダクション)
     2. Linear Regression with One Variable (1変数の線形回帰)
     3. Linear Algebra Review (線形代数の復習)

article20160823-01

                    Week2
     4. Linear Regression with Multiple Variables (多変数の線形回帰)
     5. Octave Tutorial (Octaveの説明)

                    Week3
     6. Logistic Regression(ロジスティック回帰)
     7. Regularization(正規化)

                     Week4
     8. Neural Networks: Representation(ニューラルネットワーク:表現)

                     Week5
     9. Neural Networks: Learning(ニューラルネットワーク:学習)

                     Week6
     10. Advice for Applying Machine Learning(機械学習を適用するためのアドバイス)
     11. Machine Learning System Design(機械学習システムデザイン)

                    Week7
     12. Support Vector Machines(サポートベクターマシン(SVM))

                     Week8
     13. Unsupervised Learning(教師無し学習)
     14. Dimensionality Reduction(次元削減)

                     Week9
     15. Anomaly Detection(アノマリー検出)
     16. Recommender Systems(レコメンドシステム)

                     Week10
     17. Large Scale Machine Learning(大規模機械学習)

                     Week11
     18. Application Example: Photo OCR(応用例:写真からのテキスト抽出)

  全部で11週間のプログラムです。

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