Udacityの機械学習コース

前回投稿したCourseraのMachine Learningコース（全11週）を引き続き受講中ですが、Week4のニューラルネットワークは予定より早く終わってしまったので、先回りしてWeek5に入りました。

多少余裕ができたので、他にもこのようなコースがないかと検索していると、オンライン学習サイトとして、Couseraと競合しているUdacityというのもありました。以前はこのようなオンラインコースは、登録も含め面倒なイメージがあって試してみようとも思いませんでした（必要な知識やアルゴリズムなどはネット検索でも充分なので）。しかし今回、試しにCourseraを受講してみると、予想以上にためになるので、このようなオンライン学習サイトも悪くないなと思い始めました。

ということで、Udacityの中にも機械学習やディープラーニングのコースはいくつかあるので、試しにちょっとのぞいてみました。

Udacity：Intro to Machine Learning（無料：全10週間）：

まずはこの「Intro to Machine Learning」というコースです。Introと書いてあるので初心者向けっぽいですが、いちおうIntermediate（中級者向け）となっています。
言語はPythonを使用、Pythonについての細かなプログラミング指導はないらしく、プログラミングの知識は多少必要なので中級者という位置づけなのかもしれません。それとできれば統計学の知識もあったほうがいいと言っています。そのためUdacity内の別のコースである「Intro to Descripitive Statisics」や「Intro to Inferential Statistic」も受講すれば手助けになると。
内容的にはこれまでの機械学習という感じで、ナイーブベイズ、サポートベクターマシン、決定木、線形回帰、クラスタリング・・・という流れになっています。

こちらもCourseraと同様に、動画を見て途中にクイズが挿入され、プログラミングコード演習もあります。CourseraのMachine Learningコースと比較すると、動画の画質やシステムそのものはかなり完成度があると言う感じです。
UdacityはGoogleやAmazonなどにも支援されているようで、さすがに潤沢な資金があるのかいろいろ工夫されている印象です。要点だけを説明していく真面目な大学の講義とは違って、ややカジュアルな感じで（たまにジョークなど入れながら）、TVの教育番組を見ているという感じです。楽しみながら（飽きさせずに）学んでいくという工夫がなされているのかもしれません（あるいはエデュテイメント：エデュケーション＋エンターテイメントという感じなのかもしれません）。
動画は字幕があるものないもの、ばらつきがあります。日本語の環境はそれほど整っているとは言えません。英語の字幕はあるので、聞き取りにくい場合は英語字幕を手がかりに理解していくと言う感じでしょうか。

このコースは無料なので動画はYoutubeでも見れるようです。一つずつの動画は短いもので1分以内、長くても5分程度です。かなりテンポよく進んでいきます。このテンポの良さで、次の動画また次の動画とついつい見てしまい、気づくと１時間くらい経ってしまいます。延々と長たらしい説明を聞くよりはいいのかもしれません。このテンポの良さも工夫されている点かもしれません。

動画による説明の合間や終わりに、以下のようなクイズ画面が出てきます（画面が突然切り替わる）。

選択方式のクイズもあれば、数値を空欄に入れるタイプもあります。「SUBMIT ANSWER」を押すと正解/不正解が確認できます。不正解になっても特にペナルティなどはないようです。

さらにPythonによるプログラミング演習の画面にも自動で切り替わります。

ブラウザ上でPythonのプログラミングができて、「TEST RUN」を押せば内容を実行できます。Pythonは事前にパソコンにインストールしておく必要がありますが、このコースのために特に設定などせずにすぐに動きました。勉強している内容というよりも、このブラウザ内でPythonコードを実行できる仕組みに感心しました。
CourseraのMachine Learningコースの場合（Octave言語使用）、一旦サイトのリンクからプログラミング課題に必要なファイル群をダウンロードし、各自のエディタやターミナルを使ってプログラミングするという仕組みでした。課題提出はターミナル上からできるので、それほど手間はかからないのですが、ブラウザだけですべて可能なUdacityのこの仕組はかなり便利だと思います。

全体の10%くらいを一気に見てみましたが、Introというだけあって機械学習の予備知識なしで始められるという感じです。多少機械学習をやったことがある人にとっては、余計なジョークや冗長な説明が必要ないとも感じられますが、たまに抜け落ちている知識もあるので、とりあえず勉強してみる分にはいいと思います。UdacityもCourseraもスマホに対応しているので、アプリをインストールすれば、電車などのなかでも受講可能（受講というか普通に動画を見る感じ）です。


Udacity：その他のMachine　Learningコース：

先程のコースとは別に機械学習なら以下のようなコースもありました。

強化学習や教師なし学習などのコースも別に用意されているので、もう少し内容を絞って勉強したい場合はこちらのコースがいいのかもしれません。

とりあえず、真ん中のMachine Learningコース（無料：4ヶ月間）をちょっと覗いてみました。
このコースは二人の男性が講師となって機械学習の基礎から教えてくれます。一人の講師が講義してくれるモノローグタイプとは違って、二人の講師がお互いに質問したり、つっこみを入れながらテンポよく説明していきます。やはり、講義というよりは教育番組と言ったノリでしょうか。ただ、その分やや早口の口語表現が多いので英語が聞き取りにくいかもしれません。ただし、しばらく聞いていれば、この人たちの声質に慣れてくるので次第に聞きやすくなってくるとは思います。内容的には、機械学習の初心者に合わせて細かい説明やクイズがあるのでわかりやすいとは思います。


その他の有料コース：
Udacityにもたくさんコースがあり、機械学習のほか、AI、ディープラーニングなどの興味を引くものとして以下。

AIだとこんな感じのコースがあり、レベルもAdvanced（上級者向け）で有料（1ターム/12週間/$800）。無料コースとは違ってナノディグリーという修了証が取得できるようです。おそらくシリコンバレーなどで働くIT関係の人たちが、ここでナノディグリーを取って即戦力となって先端技術領域で活躍できるようなプログラムになっているのかと。会社に入ってからいちいち新米に教育している暇もないので、このようなコースで事前に必要な知識とスキルを身につけておけということでしょうか。コースの説明を見てみても、このスキルを身につければ、最低でもいくらの報酬がもらえる仕事につけるということまで書いてあります。


そしてディープラーニングのコースだと、以下のような感じ。

特にDeep Learningのナノディグリーコース（有料：たぶん$399）は気になります。このコースはそれぞれCNN、RNN、GANなどに分かれた構成になっているので、特に興味のあるGANのコースは受講してみたいと思いますが、もうすでに受講締め切りしており、現在次回受講の予約を受け付けているようです。

講師の一人であるShiraj氏（上画像左）のYoutube動画はたまに見ていたので（このコースの動画だとは知らなかった）、どんな感じか予想できますが、Courseraのdeeplearning.ai（Andrew Ng）という選択肢もあり、お互いに競い合っているような感じに見えます。Udacityとしては、このDeep Learningコースは特に力を入れているのかもしれません。GoogleやAmazonの支援だけではなく、こういったYoutubeで人気のある人たちも巻き込んでより一層オンライン教育プログラムを充実させているようです。しかもかなりの経済効果もありそうです。もはや、教育コンテンツだけでなくエンターテイメントコンテンツ（エデュテイメント）という感じです。


感想：
いろいろ目移りしても仕方ないので、Courseraのコースが終わったら、つぎにどうするか考えてみようと思います。ノリとしては、やや真面目路線のCourseraのほうが好みですが、Udacityのような試みも気になるところではあります。コースの受講内容というよりは、何かを学ぶというスタイルが徐々に変化/進化していて、従来のような書籍（教科書）を購入して学ぶという方法、学校に通って学ぶという方法は、もはや必要ないのかもしれません。
日本国内にもこのようなオンライン学習サイトはありますが（以前Node.jsをドットインストールの動画を見て学習したことがある）、まだまだボトムアップ的な内容が多いようで、ディープラーニングなどのようなコンテンツはあまり見かけたことはありません。やはりこういうコンテンツはアメリカのほうが進んでいるのでしょう。

CourseraやUdacityは魅力的なコースが多いのですが、やはり日本人にとって問題となるのは英語でしょうか。特にプログラミング関係は元々英語表記なので、この際日本語を忘れて（英語の勉強もかねて）、普段から英語を使ったほうがよさそうです（いちいち頭のなかで日本語訳しないようにする）。英語における文学的なニュアンスは難しいと思いますが、このような理系の説明であれば、専門用語以外はそれほど難しい表現もなく端的で明快な英語なのでわかりやすいほうだと思います。特にプログラミングの場合は、コードや数式があるので、それらを見ていけば大体理解できると思います。