こんにちは、かじつとむです。
現在私は機械学習の勉強のためUdemyの講座を利用させていただいております。
その中でも機械学習初心者だったときに、もっとはやく受講しておけばよかったおすすめの講座を5つ紹介させていただきます。
この記事を読むことで以下のことがわかります。
- 機械学習初心者が受講すべきUdemyの講座5つが理解できる
- それぞれの講座の特徴がわかる
なおUdemyの概要や安く購入する方法については以下の記事をご覧ください！
それではいってみましょう！
- Udemyで機械学習のおすすめ講座5つ：結論
- Udemyで機械学習のおすすめ講座 その1：【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 –
- Udemyで機械学習のおすすめ講座 その2：【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 –
- Udemyで機械学習のおすすめ講座 その3：【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門
- Udemyで機械学習のおすすめ講座 その4：【世界で37万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜
- Udemyで機械学習のおすすめ講座 その5：【初学者向け】データ分析コンペで楽しみながら学べるPython×データ分析講座
- Udemyで機械学習のおすすめ講座5つ：まとめ
Udemyで機械学習のおすすめ講座5つ：結論
初心者がUdemyで機械学習を勉強するのにおすすめの講座は以下の5つとなります。
- 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 –
- 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 –
- 【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門
- 【世界で37万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜
- 【初学者向け】データ分析コンペで楽しみながら学べるPython×データ分析講座
それぞれの講座について解説します。
Udemyで機械学習のおすすめ講座 その1：【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 –
機械学習の勉強する上でまずおすすめしたい講座は「【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 –」です。
この講座では機械学習やAIの概要から、1番基礎となる機械学習手法の単回帰分析について手計算やpythonでの実装する方法について教えてくれます。
機械学習の概要はもちろんのこと、機械学習に必要な基礎数学の微分やpythonの基礎までしっかり学ぶことができます。
時間は4.5時間ですので、短時間で網羅的に機械学習について理解できるところも良い点です。
面白いのはパワーポイントのようなスライド形式ではなく、紙とペンを使って手書きで教えてくれるという点です。
他の機械学習の動画講座とは違い、文字通り手を動かしながら回帰分析のメカニズムを勉強することができます。
機械学習に興味を持っている方で、数学を勉強していなかった方やプログラミングの初心者の方にもまずおすすめしたい講座となっています。
Udemyで機械学習のおすすめ講座 その2：【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 –
上記で紹介した「【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 –」とあわせておすすめしたいのはこの「【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 –」です。
こちらも前回の初級編と同様4.5時間の内容になっております。
中級編では、機械学習の基礎となる数学の線形代数学を学びながら、重回帰分析のメカニズムを理解することができます。
線形代数学ってどのように使われているか理解しづらいと思っている方でも、この講座を受ければ線形代数学の重要性についてもわかります。
また統計確率についても学ぶことができ、これを使ってデータの外れ値を判断する方法も勉強することができます。
最後は機械学習ライブラリであるscikit-learnの使い方を学びながら、重回帰分析の実装までをしっかり理解することができるようになります。
この中級編までの内容が機械学習モデルの構築の流れになります。
上記の初級編を学び、もう少し詳しく機械学習について学びたい方や数学をしっかり理解して機械学習の勉強をしたい方にはおすすめの講座となります。
Udemyで機械学習のおすすめ講座 その3：【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門
機械学習の実装やデータ解析コンペを使って実践的に学びたい方は「【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門」がおすすめです。
この講座ではSignateというデータ解析コンペを使って機械学習を実装したデータを提出するところまでを学ぶことができます。
この講座では、データの前処理からデータの確認、外れ値や欠損値扱い方、文字データの変換方法などデータ分析で気をつけるポイントを抑えて教えてくれる内容になっております。
また、この講座では重回帰分析と決定木についてそれぞれ実装しながら学ぶことができるため、それぞれの特徴や評価方法についても理解することができます。
8.5時間という短い時間ですが、実践的な内容をしっかり網羅されている講座です。
実践的な機械学習について学びたい方やデータコンペにはじめて参加したいと思った方にはおすすめの講座となります。
Udemyで機械学習のおすすめ講座 その4：【世界で37万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜
機械学習を本格的に学びたい方には「【世界で37万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜」がおすすめです。
この講座は海外で非常に人気のデータサイエンスコースの日本語版となります。
25時間という非常にボリューミーの内容ながらアニメーションを使ったり、ハンズオン形式のため割とサクサクとデータサイエンスについて学ぶことができます。
この講座では、統計確率から機械学習の手法まで一通り学べるので本当に基礎的な内容を勉強するのに適しています。
内容自体はやや古いですが、ビジネスシーンで機械学習を扱う考え方についても理解できます。
機械学習を本格的に学びたい方にとってはこれ以上なく網羅的に学ぶことができるので、おすすめの講座となります。
Udemyで機械学習のおすすめ講座 その5：【初学者向け】データ分析コンペで楽しみながら学べるPython×データ分析講座
データ分析の実務の流れから機械学習の実装まで理解したい方には「【初学者向け】データ分析コンペで楽しみながら学べるPython×データ分析講座」
こちらもデータサイエンスの基礎から実践までを理解できる講座となっております。
しかも実践的な内容にもかかわらず、講義時間は4時間ともっとも短い時間で機械学習のエッセンスを学ぶことができます。
アニメーションで機械学習の概要を学び、実際にNishikaというデータコンペを使って実装する部分はハンズオン形式で手を動かしながら学ぶのがこの講座の特徴です。
モデル構築以外にもデータサイエンスを実務の流れや注意すべきポイントについてもしっかり学ぶことができます。
注意点として、Pythonの基礎的な文法については言及されていないので、上記4つの講座のうち1つを学んだ上で受講することが望ましいです。
データサイエンスの仕事の流れや注意点を学びたい方、実務に機械学習を活かすにはどう考えればよいか理解したい方にはぜひおすすめの講座となります。
Udemyで機械学習のおすすめ講座5つ：まとめ
いかがでしたでしょうか？以下まとめです。
初心者が機械学習の学ぶためのUdemyのおすすめ講座は以下の5つです。
- 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 –
- 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 –
- 【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門
- 【世界で37万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜
- 【初学者向け】データ分析コンペで楽しみながら学べるPython×データ分析講座
みなさんももし機械学習に興味を持ったり、勉強したいと思った方は一度これらの講座の概要を見てみてくださいね。
最後までこの記事を読んでいただきありがとうございました！
機械学習以外にもさまざまなスキルについて学ぶならUdemyがおすすめ！！
コメント