Я уже давно собирался закончить этот курс, но каждый раз мое внимание привлекала какая-то другая достопримечательность, например, какой-то другой MOOC или предмет. Из-за популярности и многочисленных положительных отзывов я знал, что этот курс будет хорошим, но каждый раз появлялся новый MOOC по какой-то новой теме, которую я ждал, и я бросался к ней.
Но теперь, когда Эндрю Нг выпустил новую специализацию по Глубокому обучению, которую я очень хочу начать следующей, я был достаточно мотивирован, чтобы закончить этот курс, потому что я думал, что это окажется бесценным ресурс и прочная основа для тем, которые будут рассмотрены в Специализации глубокого обучения.
Я был поражен, узнав, что этот курс оказался намного полезнее, чем я предполагал. Весь материал был тщательно отобран и интуитивно понятен. Эндрю Нг - один из лучших учителей, у которых мне когда-либо приходилось учиться. Его способ объяснения сложных и сложных концепций так легко и интуитивно необычен. Многие темы, которые раньше было довольно трудно понять, после объяснения Эндрю показались мне настолько легкими для понимания, что я задумался, почему я не понял этого раньше.
Это кому?
Стоит ли этот курс 11 недель моей жизни? Что я должен ожидать от этого курса?
Если вы серьезно относитесь к изучению машинного обучения и хотите копнуть глубже, чтобы понять внутреннюю работу алгоритмов, то этот курс идеально подходит для вас. Этот курс намного старше, чем большинство курсов машинного обучения, предлагаемых сегодня, но он довольно хорошо объясняет основные концепции, чтобы лучше понять алгоритмы машинного обучения, используемые в настоящее время.
Если вы хотите получить только общий обзор того, как работает машинное обучение, и изучить какую-либо библиотеку или инструмент для выполнения основных задач машинного обучения, тогда вам лучше использовать какой-нибудь другой ресурс, например Инженер по машинному обучению Nanodegree от Udacity.
Дело не в том, что этот курс плохой или не принесет вам пользы, просто он рассчитан на другую аудиторию. Он обслуживает более технических людей. Он широко использует математику для объяснения алгоритмов. Вам необходимо иметь базовое понимание линейной алгебры и исчисления, чтобы иметь интуитивное представление о внутренней работе алгоритмов. Все задания выполняются в MATLAB, в отличие от большинства новых курсов машинного обучения, в которых используется Python.
Я очень рекомендую этот курс, так как он был для меня очень полезным. Я узнал много нового, и, самое главное, он устранил множество недоразумений и заблуждений, которые у меня были относительно некоторых алгоритмов обучения. Я знал, как использовать эти алгоритмы, но не понимал, как они работают. Как и при использовании магического заклинания, я воспроизвел то, что сказал кто-то другой, не понимая, почему это работает, что меня очень расстроило. Этот курс прояснил для меня многое. Теперь я смогу использовать методы и алгоритмы машинного обучения, зная, почему и как это работает, что очень поможет мне в экспериментах с новыми методами и проверке новых идей.
Я все еще не понимаю некоторых алгоритмов, в частности, алгоритма обратного распространения, но, в свою защиту, это один из самых сложных алгоритмов в машинном обучении, согласно Эндрю Нг. Я интуитивно понимаю, как и почему работает обратное распространение, но меня немного смущает математика, лежащая в основе алгоритма. Думаю, мне нужно посмотреть видео еще раз, один или два раза.
Я начал Специализацию по глубокому обучению, которую также предлагает Эндрю Нг на Cousera. Я на последней неделе первого курса по специальности Нейронные сети и глубокое обучение. Я расскажу вам о своем опыте прохождения этого курса в следующем посте, Инша Аллах.
