行列（線形代数）の勉強に役立つyoutube情報
文系が機械学習に試みる大掛かり（？）なプロジェクト。
はい、蒼志です。
進捗状況のお知らせから
coursera 機械学習進捗
7日目になります。week11までの動画は閲覧しました。最初に戻って、week2の課題提出作成中です。2問目までやりました。昨日octaveのセッティングで時間がかかってしまってややモチベーション低下中。
予定では3週間ぐらいで全課題提出を終わらせようと思ってましたが、少々焦りが出始めています。机上のお勉強はほどほどに早く企業に突入して実際に手を動かしながら戦力化されたいからです。ただまぁ戦力と呼べるほどの実力は皆無なので、急ぎ力を蓄える必要があるのは言うまでもありません。
個人的にはcourseraの機械学習（ＭＬ）を終えたら、pythonや統計学も触りつつ、音声認識やＣＳなどもやってみたいと思っています。機械学習を勉強してると、あんなことできそうとかこんなことできそうとか妄想が膨らんでいくので、そのへんは楽しいですね。やりたいことを実現しようと思えば、企業のリサーチも並行して、接触も必要になるのかと思ってます。
さてそれらはともかく、目標をあまりばらつかせないように目下ＭＬ講座を終わらせることにやはり集中すべきですね。ＰＣブラウザを立ち上げているとふらふらＳＮＳの誘惑に駆られて生産性低下。ＭＬ講義を始めたときはそんなことはなかったのになあ。
week2の課題を迎えてこう思いました。最初のプログラミング課題なんだから、行列の入力とか楽勝だろと高を括っていたのは否定しません。ええ、大いに裏切られてしまいました。
ここでポイントなのですが、課題提出はなかなか難問です。難問といっても個人差はあるので、特に私のように行列を始めとする線形代数の基礎知識もない人には、苦労が絶えないかもしれません。週末テストの四択問題では曖昧に理解しているだけでも解けましたが、プログラミング課題ではそれが通用しないようです。英語で記述された問題を読むのは時間をかければどうにかなるものですが、課題の意味を把握してそれをプログラムとしてきちんと反映させるには正確な講座の理解が必要になることがわかりました。
今でさえあまりに時間がかかりすぎるので、本気で講座修了に至るか雲行きが相当怪しくなってきました。サラリーマンさんは気を付けて取り組んでください。ご存知の通り1週間ごとの課題提出期限がありますが、1週間ごとに提出するのではなく動画閲覧や課題も含めてどんどん前倒しにやって時間の余裕を持っておくのが安全策でしょうね（コース修了や認定を得るのが目的ならね！）。計画通りに行かないときはすぐさま軌道修正。
その中で課題作成に時間をかけてわかった点だけ押さえておきます。
- 動画講義内で出てくる数式はきちんと意味を把握し、
- 数式を記述できるようにしておく
当たり前すぎる話ですが、ここは大事だなと思いました。
機械学習を実戦で扱うには、単にデータセットを放り込むだけでいいので数式は理解しなくてもいいといった話を時折耳にしたりするものですが、現場でそれが通用したとしても（私はそもそも現場を知らないので想像で言ってます）、本講座では通用しないことがわかりました。
というわけで、結果としてやらなければならないのが行列を中心とした線形代数の理解。
行列の基本知識（主に演算方法）はweek1の動画で十分だと思います。ただ基本知識だけでは分析方法の数式の意味が途中でわからなくなってきます。
そこで勉強ツールとしては、古本屋で数冊線形代数の本を購入したりして対応中なのですが、youtubeでも大学数学を扱っている2つのチャンネルを発見したので共有しておきます。
線形代数 オススメyoutuber
一つ目は、ヨビノリさんとこ。
東大院生のオリジナルギャグをどう受け止めるかはあなた次第…
なyoutuberの方。
主に大学数学における線形代数の話なので、基本的な行列の解説は次の人が良いかもです。
古賀真輝(Masaki Koga)氏
京大理学部3回生（2017年現在）
めっちゃわかりやすいです。
行列の基本的な解説から始まりますが、行列が全くの初見だとちょっと戸惑うかもしれません。ＭＬ講座で飛ばし気味な証明もしっかり解説があり、行列の積の計算も階段状に書く（誰が考えた方法なのかは知りません）ことを教えてくれたり、参考書より説明が抽象的に見えますが、まとめとして最適だと個人的な感想です。（勉強法は、自分に合ったものを探すのが大事ですよ！）
私自身あまり数学に通じているわけではないので、他にもオススメyoutuberがいる人という人は教えてくださいね！
