【2020年版】Udemy 機械学習 おすすめコース【入門用】

【入門用】Udemy 機械学習 おすすめコース

近年急激に進化しているAI分野の勉強をしたいと考えている人は多いと思います。

しかし、コースが多すぎて、どれから受講すればいいのか悩みますよね。

今回は、実際にUdemyのコースを数十種類以上受講した僕が、機械学習のおすすめコースを紹介します。

僕自身も、機械学習について無知の状態から受講したコースなので参考になると思います。

また、Udemyは購入後３０日間は全額返金に対応しているため、安心して講座を受講することができます。

今から紹介するおすすめコースの判断基準は下の３つを特に重視します。

値段に関しては、セール時を見計らって購入することで、ほぼ全部同じ金額になるので今回は考慮しません。

【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 –

このコースは、機械学習の初学者の方に１番おすすめなコースです。

機械学習だけではなく、それに必要な最低限の数学についても解説してくれているため、文系・理系問わず、誰でも受講することができます。

そのうえ、しっかり機械学習の原理にも触れているため、わかりやすく本質的なところまで学習できます。

また、数学の解説部分は、手元を撮影しながら実際に数式を紙に書いて解説しているので、直感的なわかりやすさもあります。

プログラミング言語はPythonを使用するのですが、Pythonに関しても必要最小限のことだけを学習できるので、難しい概念などを一気に理解する必要がありません。

ただ、初学者にピッタリな内容なだけに、少しでも機械学習を勉強したことがある方にとっては物足りないかと思います。

そういった方は、下の方で紹介している、本講座の中級編や他の講座を受講してみることをおすすめします。

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 – 

このコースは、先程紹介したコースの中級編という位置づけになっています。

中級編というだけあって、初級編より難易度が少し上がりますが、入門用としてはちょうどいいのかもしれません。

本講座が他の講座より優れている点として、初級編と同じく、数学やPythonに関しては必要最小限の解説をしてくれているため、複雑な概念等を一気に理解する必要が無い、ということが挙げられます。

また、データの外れ値の扱い方やスケーリングについても扱うため、初級編よりも、より実践的な内容となっています。

一度こちらのコースから受講してみて、難しいと感じたら先程紹介した初級編を受講してみるのもいいと思います。

【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

このコースは、データサイエンスがメインということで、データの見方やモデル構築などの機械学習だけではなく、その前後の内容についても学習できます。

扱う機械学習のモデルに関しても、上で紹介した２つよりも種類が少し多いです。

コースの進み方としては、データ分析からモデル構築までの手順をハンズオンで学習し、その後に自分の力で演習課題を解いていく、といった形になっているので飽きずにサクサク進められます。

Pythonに関してはあまり深入りしないため、誰でも簡単に受講できるようになっています。

ただ、余裕があるのであれば、別の講座でPythonの基礎構文ぐらいは学習しておいたほうがいいのかもしれません。

また、本講座で扱うデータは、SIGNATEというプラットフォームにある練習コンペのデータなので、コンペ提出までの一連の流れも学習できます。

Kaggleなどに興味がある方にとってはピッタリな講座だと思います。

今回は、機械学習の入門用としておすすめのコースを３つ紹介しました。

他にも様々なコースがあるのですが、とりあえず入門用としては、この３つから選んでもらえると失敗はないです。

機械学習は、しっかり学ぼうとすると、かなり数学の知識が必要になってくるので、本気で勉強したいと考えている方は、入門コースを受講した後に線形代数と解析学ぐらいは勉強しておいたほうがいいです。

Udemyでさらに機械学習を深く学びたいのであれば、後日、そういった方向けのおすすめコースを紹介するので、そちらを確認してみてください。

そもそも機械学習が何なのかを説明した記事があるので、こちらもセットでどうぞ。

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