機械学習

【厳選5選!】Udemyでオススメの初心者向け機械学習講座まとめ!

Udemy 機械学習
ウマたん
ウマたん
本記事では、実際に僕が10コース以上受けて分かった世界最大の教育プラットフォーム「Udemy」のおすすめ機械学習講座を比較してまとめていきます!Udemyは教材のクオリティが非常に高くリーズナブルな買い切り型サービス!

こんにちは!

消費財メーカーでデジタルマーケター・データサイエンスティストをやっているウマたん(@statistics1012)です!

データサイエンスやプログラミングを勉強する人が増えてきていますが・・・巷には色んな学習方法が乱立していて正直どれを選んだらよいのか悩みますよね・・・

そんないくつかある学習方法の中から今回おすすめしたいのはUdemy!!

ただ、Udemyが絶対というわけではなくサービスそれぞれにメリットデメリットがあるので、しっかり吟味して選びましょう!

ロボたん
ロボたん
確かに!今の時代いろんな学習サービスがあるからなー迷っちゃう・・
ウマたん
ウマたん
周りに流されすぎず、自分の頭で考えて吟味して選ぶことが大事!!

この記事では、実際にUdemyの機械学習関連のコースを10個以上受講してみた体験談を基に徹底的におすすめコースを紹介していきます!

なぜUdemyで機械学習を勉強するべきなのか

機械学習って最近いろんなところで耳にしますよねー!

ディープラーニング機械学習AIという言葉はどこにいっても色んなところで耳にしますし目にします。

それだけ世の中の関心が集まっている領域なんですね。

とはいえ機械学習の領域はひじょーーーうに広い!

まずそもそもディープラーニング・機械学習・AIは何が違うのか。

機械学習とディープラーニングの違い
機械学習とディープラーニングの違いを分かりやすく解説!当サイト【統計ラボ】の本記事では、曖昧に認識されがちな機械学習とディープラーニングの違いについて解説していきます。AI/機械学習/ディープラーニングは色々と混同されがちなのですが、違いと共通点についてここでしっかり理解しておきましょう!...

基本的には以下のように定義されることが多いです。

AIと機械学習とディープラーニングの違い

実は、ルールベースの判別や演算処理は全てAIと定義されます。

その中でも人間がインプットしたデータ(特徴量)を基にモデルを構築するのが機械学習

そんな機械学習の中でもニューラルネットワーク深層化した特定の手法ディープラーニングというわけですね。

この違いはおさえておきましょう!

ディープラーニングももちろん機械学習の仲間だし、機械学習にはSVMランダムフォレストXgboostなどひじょうに多くの仲間がいるんです。

そしてそれらを体系的にまとめた書籍も出てるんですが・・・

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はじめての」とか言いながら全然初心者向けじゃない!!みたいな初心者泣かしの書籍が多い笑

そこでオススメなのがUdemyなんです!

正直、勉強の方法はたくさんありますがコストパフォーマンスをかんがみた時にこれだけリーズナブルにクオリティの高いコースを受けられるサービスはなかなかありません。

プログラミングスクールも通いましたし、書籍も大量に読みましたし、大学の講義(これ何気なくみんな通っているけどめっちゃ高い)も受けましたが、正直Udemyがコスパ一番いいですよぶっちゃけ。

自分に合った講座を買い切りでリーズナブルに購入できるし、講師に質問もできるし!

Udemyのメリットデメリットに関して詳しくは以下の記事でまとめているのでチェックしてみてください!

Udemy
【体験談】評判の良いUdemyを実際に20コース受けてみてレビュー!当ブログ【統計ラボ】の本記事では、世界最大のオンライン学習プラットフォームであるUdemyのメリット・デメリット・評判・口コミについてまとめていきます!実際にPython関連のコースを20個受講して分かった体験談をもとにお伝えしていきます。...

そして機械学習には、主に2つのフェーズがあると思っています。

・機械学習の理論を勉強
・機械学習をPythonで実装

まずは、機械学習の理論をしっかり理解してから実装を・・・とは実はいかないのが勉強の難しさ。

個人的には機械学習の理論の深みにはまる前に、何となく分かった状態でもいいからライトにPython使って実装してみることが大事だと思っています。

そこで何かしらのアウトプットが得られた成功体験が理論のさらなる学習につながります。

ロボたん
ロボたん
なるほど!それなら、とにかくPythonで実装できるように頑張ればいいんだ!
ウマたん
ウマたん
いやあくまでPythonは手段でしかないから目的にしてはダメだよ!

とはいえ、実装だけ出来るようになっても足元すくわれるので理論もやっておかなくてはいけない。

すなわち2つのフェーズを反復的に行き来することが大事なんです!

そこで、この記事では2つのフェーズの行き来ができるような理論編・実践編の講座をまとめていきます!

Udemyでオススメの機械学習講座(理論編)

まずは、Udemyの機械学習講座(理論編)をまとめていきましょう!

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座ー初級編ー

Udemy コース アルゴリズム
【オススメ度】
【講師】株式会社キカガク代表取締役
【時間】4.5時間
【レベル】初級

教育サービスを提供するキカガクの代表取締役の方が丁寧に機械学習のアルゴリズムについて教えてくれます。

まあ機械学習の基本・土台となる単回帰分析を数式から学んでいくもの。

ビックリしたんですが、パワポではなく紙に手書きで進んでいくんです!

最初は抵抗があったものの、なるほど意外と分かりやすい。

よくよく考えたら学生時代の教育は先生が手書きで黒板に書いて進めてましたもんね。

Pythonでコーディングしていく部分は少なめですが、回帰分析の裏側のロジックを学ぶには絶好のコースです。

数学の内容は平易な微分レベルです。

数学のレベルは高校2年生の数ⅡBレベルが何となくわかれば大丈夫なので文系でも全く問題ありません。

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【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 コース ブラックボックス中級
【オススメ度】
【講師】株式会社キカガク代表取締役
【時間】4.5時間
【レベル】初級~中級

初級編と合わせて受講すると理解が深まりやすいですが、中級編だけでも十分だと思います。

初級編は単回帰分析について微分を使って紐解いていきますが、本コースでは線形代数を学びながら重回帰分析まで展開していきます。

線形代数は機械学習を学ぶ上で非常に重要なんです!

実際に数式的に重回帰分析を行い、その後にsklearnを使って分析を行っていきます。

Pythonだとライブラリを使えば中身を理解しなくても実装できちゃうので結構実務で危ないんですよねー。

やはりある程度は中身を理解していることが大事です。

このコースを受講しておけば、書籍で突然出てくる行列やベクトルに対しても吐き気をもよおさず読み進めることができるでしょう!

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線形代数の理論とPythonによる実践

Udemy コース 線形代数
【オススメ度】
【講師】元外資系IT企業
【時間】21時間
【レベル】初級~上級

かなりボリューミーな内容で線形代数について学べます。

講師のテンションが低く自分にはちょっと合わなかったのですが、内容としては素晴らしい充実度。

もし【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 –で線形代数を学びもっと深く突っ込んで学びたいと思ったならこちらのコースを受講してみると良いでしょう!

学べる範囲が広く、最後の方はかなり突っ込んだ内容になっていきます。

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Udemyでオススメの機械学習講座(実践編)

続いて、Udemyの機械学習講座(実践編)をまとめていきます!

【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 コース データサイエンス
【オススメ度】
【講師】オプトのデータサイエンティスト
【時間】8.5時間
【レベル】初級~中級

実践編としてはまずこちらのコースがオススメ!

機械学習における非常に重要な要素を基礎から学べます。

簡単な単回帰分析から機械学習(決定木)を使って回帰と分類問題を解いていくコース。

課題定義や分析において気を付けるべきところについても学べるので実務においても役立つ内容です。

データ分析においては基礎分析が大事なんですよねー!

DescribeやShapeなど基本的なPythonの関数を使ってデータの統計量をながめ→分布にしてみたり、外れ値・欠損値に注意したり、と地味だけど重要なエッセンスがつまっていますよー!

実際に手を動かしながらSignateのコンペにコードを提出します。

8.5時間なのでサクッと学べるけどだいぶ濃い内容でした。

データ解析コンペではKaggleが有名ですが、Signateという国産コンペもあるんですねー!

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【世界で21万人が受講】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 コース データサイエンス
【オススメ度】
【講師】ITコンサルタント
【時間】26時間
【レベル】初級

海外で非常に人気だったデータサイエンスコースの日本語版!

コミカルな動画と共に学べるので非常に分かりやすく、かつボリューミーです。

ビジネスサイドの話から機械学習を実務にどのように活かせばよいかについて学べるのでビジネスサイドの人でも入りやすいです。

機械学習初学者には非常におすすめの内容ですねー。

ただ、分かっている人にとってはかなり冗長な部分も多いです。

章立ての最後にある実践問題では、学んだ内容を実際にビジネスでどのように使うか分かりやすく解説してくれます!

本筋とはあまり関係ありませんが、k近傍法(Knn)k平均法(Kmeans)を間違って使っていて、だいぶ気になりました笑

2020年版と書いてありますが、若干内容が古めな気がします。

最後には実データを使って実際の前処理→ロジスティック回帰による分析→タブローで可視化という流れを行っていくので実践に即した内容になっています。

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Udemyでオススメの機械学習講座まとめ

Udemyでオススメの機械学習講座をまとめてきました!

大事なのは、理論と実践を反復的に繰り返すことです!

ロボたん
ロボたん
反復かー。いっつも理論偏重になってしまっていたかもしれないなー!
ウマたん
ウマたん
それで理解できる人はもちろんそれでもいいんだけど、飽きてくるしモチベーション保てないから、なるべく実装フェーズをはさみながら学習した方がよいよ!

ここで紹介した理論編は簡単で非常に分かりやすいですが、逆にある程度分かっている人には冗長です。

もしさらなる機械学習の深みにはまりたい人は以下の書籍をオススメします!

どちらも超有名な書籍です。

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機械学習の勉強法について以下の記事でまとめていますのでぜひチェックしてみてください!

機械学習入門に必要な知識と独学勉強方法をPythonとRの実装と一緒に見ていこう!当サイト【統計ラボ】の本記事では、入門者向けに機械学習についてカンタンにまとめていきます。最終的にはどのように機械学習を学んでいけばよいかも見ていきます。細かい手法の実装もPython/Rを用いておこなっていくので適宜参考にしてみてください。...

さらにPythonのUdemy講座を以下の記事でまとめていますのでPythonをさらに勉強したい人はチェックしてみてください!

Udemy Python
【21コース受講】UdemyのおすすめPythonコースを徹底レビュー!当ブログ【統計ラボ】の本記事では、世界最大の教育プラットフォーム「Udemy」のPython講座を20コース以上受講した僕がそれぞれのコースを徹底的にレビューしていきます!ぜひムダな時間を費やさず目的に沿った効率の良いPython学習を進めてくださいね!...
Pythonを初学者が最短で習得する勉強法

Pythonを使うと様々なことができます。しかしどんなことをやりたいかという明確な目的がないと勉強は捗りません。

Pythonを習得するためのロードマップをまとめましたのでぜひチェックしてみてくださいね!