機械学習という言葉は、データサイエンティストにとってはもちろん、データサイエンティスト以外の人も耳にしたことがあるのではないでしょうか。
それくらいこの機械学習に対するニーズは年を経るごとに高まってきています。
機械学習は使うだけであれば意外とそんなに難しくありません。
なぜなら、誰でも簡単に使用できるようなライブラリをいろんな会社が開発してくれているからです。
また、プログラミングスクールや書籍、動画学習サイトの充実などにより、機械学習の勉強のハードルもどんどん下がってきています。
数ある勉強方法の中で、今回は、初心者にとって最もハードルが低く、コスパの良いUdemyでの勉強方法について解説していこうと思います。
また、本記事では、いろんな講座があってどれから受ければいいか分からないと言う人のために、この順番で勉強すれば、機械学習の基礎はマスターできると言う順番も解説していきます！
udemyセール情報
udemyでは只今セールは開催されていません。
去年の開催日をみてみると、直近では、サイバーセール（2023年11月26日から2023年11月27日）、常に最新の学びをセール（2023年12月5日から2023年12月7日）、が開催されていました。
次のセールは上記の日程に近いタイミングで開催されることが予想されます。
また、udemyでは個別のセールが開催されていることもあります！
気になる方はぜひ確認してみてください！
目次
機械学習とは？
まずはそもそも機械学習とは何なのかというところから説明していきます。
機械学習とは、単なる数値の計算です。
求めたい出力に対して、それを予測するための入力をモデルに入れることで求めたいものを予測することができます。
そのため、突き詰めていけば、以下の三つを定義すれば作ることができます。
- 入力
- 出力
- モデル
数値計算なのだから当たり前と言われれば当たり前ですね。
しかし、ここを忘れて勉強をすると途中でわからなくなってくるため、機械学習を勉強するときは、上記三つが何に対応しているのかを常に意識しながら勉強すると良いと思います。
そして、この機械学習の出力は、画像のラベリングや株価、マッチングのレコメンドなど様々な出力が可能であるため、需要が高まってきています。
内閣府が行った調査によれば、機械学習やビックデータを使用できる人材は2020年地点で約5万人ほど不足していると言うデータが出ています。
参考：総合科学技術・イノベーション会議 第14回重要課題専門調査会
ここからも機械学習を使用できる人の需要がこれからも高まっていくことがわかりますね。
身につけて損のないスキルだと思います。
Udemyとは？
Udemyとは、ビジネススキルに特化した動画学習サイトです。
Udemyで学ぶことのできるビジネススキルは、機械学習、統計学、web制作、マーケティング、動画制作、イラスト制作などたくさんあります。
エンジニアや、データサイエンティストやビジネスマンに必要な講座がなんと、13万講座以上あるため、他にどんな講座があるのか覗いてみるのも良いかと思います。
参考リンク：Udemy
セールが頻繁に行われていて、値段も1000~2000円のものが多く存在するため、リーズナブルに学ぶことができます。
しかし、セール期間では無い期間は高いことも多いため、セール期間に買うことをお勧めします。
Udemyがコスパが良い理由
私が機械学習の勉強にudemyがコスパが良いと思う理由は以下の三つです。
- 実際に講座と共に手を動かすため、学習効率が高い。
- 頻繁にやっているセール中に買うと1000~2000円で講座が購入できる。
- 環境構築など、初心者が挫折しがちな部分を動画で実際に画面を見せながら、丁寧に解説してくれる。
一つ目の「実際に講座と共に手を動かすため、学習効率が高い」については、実際に演習などが盛り込まれていて、学んだことをすぐにアウトプットできるように構成されている講座が多いため、学習効率が高いと言うことです。
書籍などを使って勉強をすると、読んだだけで理解した気になると言うことがよくあります。
Udemyでは動画を見るためにPCの前に座るため、手を動かすハードルが低く、かつ動画でも演習を用意してくれているため、無理なく手を動かすことができます。
ただ理解しているスキルじゃなくて、使えるスキルとして機械学習を習得できます。
二つ目の「頻繁にやっているセール中に買うと1000~2000円で講座が購入できる」については、月に2,3回やっているudemyのセールにおいて、講座が1000~2000円ぐらいになるため、書籍などより安く購入できると言うことです。
プログラミングスクールは月額が高いですし、書籍で学ぼうと思っても機械学習系の書籍は5000円前後するものも多く、値段が高いです。
もちろん、プログラミングスクールも書籍もそれぞれの良いところがあるのですが、初心者として導入部分で勉強をすると言うのであれば、Udemyが一番安く手軽に始めることができるため、おすすめです。
三つ目の「環境構築など、初心者が挫折しがちな部分を動画で実際に画面を見せながら、丁寧に解説してくれる」に関しては、環境構築などで１単元を使ってくれる講座も存在しているため、初心者が挫折しがちな部分にしっかりと時間を割いてくれる講座が多いと言うことです。
慣れている人にとっては、どうってことのない環境構築ですが、初心者にとってはコマンド一つとっても何を行っているかわからない、と言うことが往々にしてあります。
そのため、この環境構築などの詰まりやすい部分について、丁寧に解説してくれているのはとても嬉しいですね。
おすすめ講座(順番付き)
初心者が機械学習を学ぶ際に踏んで欲しいステップに合わせて、今回は3つの講座を紹介します。
初心者が機械学習を学ぶ際に踏んで欲しいステップは以下の5つです。
- 機械学習の全体像を掴む
- 機械学習を構成する数式やモデルの種類をざっくりと知る
- pythonを使って簡単な機械学習の実装をしてみる
- データ分析コンペに出て実際に使ってみる
- 機械学習を本で学ぶ
今回はそのうち、1-3そして4の半分までを網羅するために、以下3つの講座を紹介します。
- 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 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
厳選した講座なので、この3つを順番に受ければ、初心者として踏むべき上記のステップは踏むことができます。
その後の、4の半分と5はudemyで勉強した後に、もっと機械学習を勉強したいと言う人は行ってみてください。
【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、機械学習の全体像を掴み、機械学習を構成する数式を学ぶのに適した講座です。
ステップで言うと1, 2の半分ですね。
数式が苦手という人に対しても、数式に対する丁寧な解説を最初にしてくれるので安心の講座です。
しかも、講師の人が京都大学大学院で情報学を専攻していた人なので講座としてもおかしな部分はなく、また、AIの教育系ベンチャーの社長ということもあり、説明はとてもわかりやすいです。
やっぱりudemyは講師の質が高いですね！
初心者の方でも安心して受けていい講座だと思います。
それでも不安な方は、最初の15分ほどの講座が登録なしで体験できるため、一度講座の導入部分を見て判断すると良いかと思います。
気になった方は以下から見てみてください！
【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 -
この講座は機械学習の数式部分とモデル、そしてその実装を学ぶのに適した講座です。
ステップで言うと2, 3ですね。
先ほど紹介した動画の中級編となっています。
1講座目では、理論的な話が多めでしたが、ここでは実際に簡単な機械学習の実装も入ってきます。
どう言う理論でモデルが作られていて、そしてそれを実装しようと思うと意外と簡単に作れると言うことが実感できる講座かと思います。
講師の方は、先ほどと同様の人なので安心して受けることができます。
こちらに関しても、最初の15分ほど講座が見ることができるので、一度見てみても良いかもしれません。
【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 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
この講座は、機械学習の実装と、実際のデータ分析コンペへの参加を体験することができる講座です。
ステップで言うと3, 4ですね。
ちなみに、データ分析コンペというのは、実際に機械学習を使って予測精度を競うオンライン上の大会でのことです。
この講座は実際にデータ分析コンペを開催している株式会社SIGNATEが作成している講座になっています。
そのため、実際にデータ分析コンペではどういったコンペが存在していて、どういったアプローチでコンペを進めていくのかということを講座で解説してくれています。
より実戦に近い内容で手を動かしながら、講座を進めていけるため、ワクワクする講座だと思っています。
その後のデータ分析コンペ参加のハードルも下がるため、ぜひ受けて損はない講座です。
ここで、データ分析コンペの基礎スキルを身につけて大会に参加してみましょう！
【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
まとめ
年々ニーズの高まる機械学習について、udemyでコスパよく勉強するための講座を3つ紹介しました。
今後も機械学習のニーズは高まることが予想されます。
全てマスターしなくても、機械学習の概要だけでも知っておくだけでも役に立つと思います。
もちろん、完全にマスターするぞーという心意気でやる方は是非マスターを目指してみてください。
今回機械学習を学ぶ5ステップを書きましたが、本などの書籍を使って学んでいきたい方は以下の記事も書いているのでそちらを参考にしてみてください。
一人でもデータサイエンスに興味を持つ方が増えれば嬉しいなと思います！