お惚け老人も学べば立派になれるかもしれないGoogle様のMACHINE LEARNING CRASH COURSEを学ぶ、全１２ユニットの第１回です。「線形回帰」とな。線形回帰くらい知ってら、と思うと勾配をウエイト、切片をバイアス、誤差をロスと言い換えればなんかAIやってる感がマシマシ。実際は勾配降下法の学習。
線形回帰
準備に３回を費やし、ようやくたどり着いた
は４つの段階に各３つのユニット、合計１２ユニットからなるコースです。学習時間が書かれていて全１５時間とあります。今回は最初の「MLモデル」の第１のユニット、「線形回帰」をお勉強させていただきます。学習時間７０分に設定されております。お惚け老人はついていけるのか？
タイトルは「線形回帰」となってます。端的にいったら
y = m * x + b
なアレです。しかし、機械学習のコースとて、今回の眼目は「損失関数」と「勾配降下法」であるようです。
しかし、お惚け老人は７０分間も「集中」して勉強する気力などありませぬ。こまった、と思ったら、中の人はそのようなヘタレもお見捨てでないようです。合計７０分といっても、１０分、１０分、５分ってな具合に「小分け」されてます。結構、細切れな時間でお勉強可能かと。
「解説部分」は、各単元ごとに説明図やビデオを見て最後に確認の理解度テストという感じで淡々と進みます。この範囲ではColabのページは登場しませぬ。
プログラミング演習（１０分）
最後の方にきてようやくColabのページが登場します。「Keras ライブラリを使用して独自の線形回帰モデル」を作る作業です。使用するデータセットはシカゴのタクシー料金と走行距離、時間などのデータです。時間１０分と書いてありますが、
ソースを開いて、実行ボタンを押して順次実行していく
だけで、お惚け老人は１３分くらいかかりました。ソースコードをちゃんと読まなければな、と思うのですが、駆け足で「遠くから眺めて」機械的にスイッチ押して、結果が出たのを確認するだけで１３分です。多分、お惚け老人がソースを読んで理解していくのであればこの何倍も時間がかかりそうデス。まあ、Googleの中の人的にはこのくらい１０分、ということなのかも知れませんが。
理解度チェック（１０分）
ユニット末の理解度チェックの小テストです。５問中４問の正解がもとめられてます。まあ選択式はよいのですが、
「１つ以上の単語を入力して文を完成してください。」
という記述式の問題がお惚け老人には難題でした。Google様なのでGeminiのプロンプト風にテキトーな日本語文章書き入れても判定してくれるのか、と思ったのですが、そうでもないみたい。たとえば、「４つ」と記入したらば不正解、「4」であれば正解でした。結局１問不正解のまま。なお、理解度チェックをパスすると以下のようなバッジがいただけます。
まあ、忘却力の老人は２，３日たったら学んだことも忘れてしまうっと、ヤバイよ。