東京大学松尾研ディープラーニング講座 DL4USを修了しました。

ずいぶん久しぶりの投稿になります。2019年10月から東京大学松尾研ディープラーニング講座 DL4US 3rdを受講し、2020年2月に無事修了しました。

東京大学松尾研　DeepLearning実践開発講座「DL4US」3rd
DL4US コンテンツ公開ページ

私はDL4USの3期生になるようです。講座の内容は上記公開コンテンツで見ることができますが、ただ、コンテンツで自習するのと講座を受講するのでは大きく異なる点があります。

・1受講者 – 1GPUサーバ、ブラウザのみで構築済みの環境が使える。
・毎週の課題提出（コンペ形式）
・SLACKでほかの受講者・TAとのコミュニケーション
・コンペ課題上位者の解法の共有

講座募集のページにも書かれていますが、

第3期では、”受講生コミュニティ” の価値最大化を目指して、1）コンペ形式の課題を通じた競争、2）受講生フォーラムでの議論・助け合い、3）講座期間中・後の交流、に重点を置いた運営を行います。

ということで、この運営が非常に効果的だったと思います。

特に毎週課題提出があることで締め切りに追われながらもスケジュール通りに講座を進めるができる、受講者同士で教えあいや励ましあい、解法の共有など、学習の継続と理解を深める工夫がありました。

正直、仕事をしながらの毎週課題をこなすのはかなりきついものがありましたが、課題コンペでの競いあいや受講者同士でコミュニケーションが取れる場があることで何とか継続できたと思っています。

DL4USの特徴にはもう一つ、最終課題があります。

最終課題
「講座で学んだ技術を利用する独自プロジェクトに取り組み、その結果をレポートせよ」

テーマは自由。データも自分で集める必要があります。

何をするか、自分の実力で何ができるか非常に悩みましたが、私は「LSTMによる電力卸価格（スポット価格）の変化点検知と予測」というテーマにしました。時系列の電力卸価格と気象データ等から変化点とその度合いを見る（さらに予測を行う）というものです。

実は自然言語処理を試してみたかったのですが、テーマも絞り切れず、一からやるには難易度が高すぎることから、やはり少しでもドメイン知識のある分野の方がやりやすいだろうという選択です（これは正解でした）。

最終課題に取り組んだのは1か月弱（一度締め切りが延びた）という短期間で、非常に苦労しましたが何とかレポートにまとめ、提出することができました。予測としての精度はあまりよくなかったものの、最終課題の評価は修了者の平均程度となり個人的には満足しています。

今まで、Andrew先生のcoursera machine learning、edx UCバークレーデータサイエンス基礎講座とデータ解析系の講座を受講しましたが、DL4USは技術の習得はもとより、継続の面でとてもよく設計された講座だと感じました。受講者の修了率は半分程度だったそうですが、オンライン講座でこの修了率は高いと思います。何より、スタッフの方の対応や受講者同士のコミュニケーションが取れる仕組みやよかったです。

修了者の懇親会はコロナの影響で延期となっていますが、開催される場合はぜひ参加したいと思います。

＊実はこの後、同じく東京大学松尾研のGCIデータサイエンティスト育成講座も受講しました。こちらについてもそのうち書きます。

追記：2020年7月21日　最終課題について書きました。
LSTMによる卸電力価格（スポット価格）の変化点検知（DL4US最終課題）
https://eneprog.blogspot.com/2020/07/lstmdl4us.html

参考
東京大学松尾研　DeepLearning実践開発講座「DL4US」3rd
https://deeplearning.jp/lectures/dl4us_3rd
DL4US コンテンツ公開ページ
https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/dl4us/

Coursera machine learningコース
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
coursera machine learningコース修了しました。
https://eneprog.blogspot.com/2018/06/edx-uc-2python.html
Coursera machine learning コースを始めました。edX UCバークレーFoundations of Data Scienceとの違いなど
https://eneprog.blogspot.com/2018/07/coursera-machine-learning-edx-ucmooc.html
edX UCバークレー Data Science: Computational Thinking with Python
https://www.edx.org/course/foundations-of-data-science-computational-thinking
プログラミング学習：edx UCバークレー データサイエンス基礎講座の紹介(python)
https://eneprog.blogspot.com/2018/04/edx-uc-python.html
プログラミング学習：edx UCバークレー データサイエンス基礎講座、第2弾受講中(python)
https://eneprog.blogspot.com/2018/06/edx-uc-2python.html