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機械学習初心者のためのおすすめ教材について(動画編)

機械学習を完全に独学でやった者です。今回は自分は様々な教材を使ってきましたが、その教材のうち動画についての感想を述べていこうと思います。

具体的には

・Udemy

・Coursera(machine learning)

の二つを経験したので、それぞれについてのレポートをします。

自分はUdemyではとても多くの講座を見てきたのでそれぞれについてレビューしていきます

ちなみにこれが自分が行ってきた講座一覧です

スクリーンショット 2019-06-01 21.19.04.png

ではまずUdemyから見ていきたいと思います。他にもいくつかの動画を見ましたが、その中でもオススメなものをピックアップして説明していきます。


Udemyとは

オンラインで受けれるコースです。値段を見ると普段1コースあたり12000円とかしてとても高いと感じるかもしれませんが、バーゲンを異様に多くするのが特徴で、バーゲン期間には値段が10分の1ほどになります笑、一週間に一度ほど安くなります。


【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 -

この講座は「数学があまり得意ではない人」のための講座です。具体的なレベル感で言うと、「大学で理系で数3Cを履修済み」の人にとっては物足りない内容であると思いますが、文系の人だったり理系だけど大学であまり数学をやっていないと言う人にはオススメです。

本当に数学が苦手な人にとっても高校基礎レベルから(一次関数など)数学を教えてくれるので、とてもオススメな動画となっています。

ちなみに自分は国立文系で数3Cはあまり分からない状態でしたが、最初の方は物足りないと感じましたが、途中からは見ごたえのある内容でした。


【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 中級編 -

一つ前で述べた講師の方の一歩進んだ講座です。初級編では単回帰分析までしか行いませんでしたが、中級編では重回帰分析までロジックとセットで教えてくれます。数学が苦手な人も初級編さえクリアしてればそこまで詰まることはないはずです。

ここで一つ注意ですが、この二つのコースで教えてくれる機械学習のモデルは「線形回帰」と呼ばれるものだけで一番基礎的で感覚的に分かりやすいものですが、これだけではまだまだのレベルです。他にも多くのモデルがあるので、機械学習の前処理やモデルなどを勉強したい方にはあまりオススメできません。


【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス

これは他のUdemyの講座と比べてもはるかに量が多くて正直一番コスパがいい講座です。データの分析方法など多くを学べます。ですが、機械学習を学ぶ上で重大な欠点があり、それは「実際の機械学習についての説明があまりない」ことです。つまり、データを見てそれを分析したり可視化したり相関を見たりいじったりはしますが、実際に機械学習は行いません。そのため、それが目的の方は他のものも見てみるといいかもしれません。

また、この講座はnumpyやpandasなどの解説は多くありますが、pythonを一切触ったことのない人にとってはあまりオススメできるものではありません。しかし、「データ分析を学びたい!」という人にとってはとてもオススメです。


みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習

これも「実践 Python データサイエンス」には劣りますが、とても量が多いです。この講座はpythonの環境構築や文法を1からやっていて、実際にpythonでニューラルネットワークの構築も行います。この講座のいいところとしては、実際にsklearnというライブラリ(一番手軽に機械学習が行えるライブラリ)を使って多数の種類のモデル(ランダムフォレスト、SVMなど)を訓練するところです。そのため実際に機械学習を学ぶ人にとってはとてもオススメです。

ここまででUdemyの講座を紹介してきましたが、次はCourseraの講座を紹介します。


courseraとは

courseraとは、多くの海外の有名大学の講座を動画で学べるサービスです。多くのものは英語での授業ですが、一応字幕がついています。また、ものによっては全て無料で学べます。


Machine Learning

正直、「機械学習そのものを体系的に学びたい!」というように考えているなら、ぶっちぎりでこれが一番オススメです。圧倒的に量が多いですが、無料で受けることができますし、数学苦手の人も丁寧に解説されています。また、データ処理の考え方なども網羅しています。また、テストが7週分ありそれぞれできないと次に行けないようになっています。

ただ二つだけ重大な欠点があって、

・字幕は付いているが全て英語である

・使う言語がMatlab or Octave(どちらも最近は機械学習では使われていない)

ですが、言語は計算用のもので文法も特にそんな覚えることもないので、英語のできる方だったらこれをやって、pythonでの機械学習は他でカバーすることをお勧めします。また、英語ができない方でも一応字幕がついている他、テストは全てgoogle翻訳に打ち込めばなんとかなります笑


Deep learning

これは初心者がいきなり取り掛かるには難しいですが、深層学習をやりたいと考えている方にはとてもオススメです。しかし、これは1ヶ月あたり4000円超かかってしまうほか、字幕の日本語すら3割くらいしかついてないので英語ができないと厳しい内容になっています。


まとめ

機械学習初学者の方は「実践 Python データサイエンス」でpythonやpandas,matplotlib,pandasを学んだ後にMachine learningを学んで、最後に実際の本などで学習することをオススメします。

または、もし数学が苦手の方は【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座を利用するのがいいと思います。さらに、英語が苦手の方はMachine learningの代わりにみんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習を学んで本を読むと良いでしょう。

また、もしpythonを一切触ったことがなくて不安な場合はprogateでpythonを触ってみるのも一つの手でしょう。

一番おすすめの流れ

(Progate)

  ↓

実践 Python データサイエンス

  ↓

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  ↓

書籍(Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎などがオススメ)

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