初級者向け 機械学習を学ぶUdemy講座①【キカガク流 初級編】

そもそもUdemyとは

Udemyとは動画コンテンツを持ちいて学べるオンラインの学習サービスです。

何かを周りに教えていきたい人が動画を作って、学びたい人がその動画を見て学ぶ。

もちろんコンテンツを提供する側には対価が支払われ、学ぶ方は対価を支払います。

カテゴリは開発、ビジネススキル、IT、ソフトウェア、財務会計、デザイン、マーケティングなど多岐にわたります。

料金はコンテンツの質や量に変わるため、数千円で受けられるものもあれば数万円かかるものもありますが、

定期的にセールが行われているのでその期間に気になる商品を買うのがいいかもしれません＾＾。

Udemyとは？特徴・評判・おすすめ講座を紹介します。

↑TECH CAMPさんのブログです。より詳細に書かれているので、ご参考ください。

今回紹介するUdemy講座

株式会社キカガクの

人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座

初級編です！

誰が提供する講座か

株式会社キカガクさんが提供する講座です。

キカガクさん自体がAI人材を目指す人に向けた動画学習プラットフォームを提供しています。

会社ミッションでは「あるべき教育で人の力を解放する」を掲げ、現状の教育課題を発見・解決しようという教育や学習に対する熱い想いを感じられる会社です。そして、それだけでなく、2017年に創業をされた後、わずか4年の2021年で45,000名以上の受講者がいるという実績の高さから、Udemyにおいても質の良いサービスを提供していそうだと期待を持てそう＾＾。

今回紹介するUdemy講座における講師は創業者である吉崎亮介さんです。学生時代は京都大学大学院情報学研究科で画像処理（AR）、ロボット工学、機械学習を学び、修士課程在籍中に化学工学の分野で世界最高峰の国際学会ADCHEMにて最優秀若手研究賞を受賞しています。私も東京理科大学大学院の修士課程在学中に何度か国際学会にでた経験があるため、この受賞歴には大きなインパクトを受けました。

料金と時間

2021年8月時点では15000円でセール期間は1270円でした。

私が受講した時はセール期間で1500円（90%OFF）でしたので、少しづつセールの値引き価格が大きくなっているんでしょうか？

合計4.5時間の動画です。飲み会2時間で4~6000円かかるのに対し、1000円ちょっとで4.5時間分の内容もある授業が受けられるのはなんかお得な気持ちに私はなりました(笑)。勉強が楽しい、趣味にできるひとには最高ですね。

講座の対象者

独学で勉強を始めたが、参考書を閉じてしまった方（講座内での説明抜粋）。

データサイエンス初学者の方、これから学び始めたいと思ってる方。

独学で半年から1年近くやってきたが基礎があるのか心配な方（自分もそれでした(笑)）。

数学の基礎から機械学習を学びたい方

動画の内容

座学と実践に分かれています

座学

　人工知能（AI）、機械学習、ディープラーニング（DL）の体系的。この３つの違いについて、データサイエンスについて学んだことがない人でしっかり理解できている人は少ないのではないでしょうか？骨格から理解し、細部に進むことで理解が深まる経験が誰しもあると思いますが、ここでもまず最初にAI、機械学習、DLの関係性を丁寧に説明してくれます。

　その後、今後、機械学習で必要になってくる数学知識についてです。機械学習では微分、積分、線形代数、確率統計が必要ですが、この講座内では微分に絞って解説されます。「高校以来、数学やってないからもう無理だよ」「いやいや、私、文系だからもっと無理だよ」と思うかたもいると思いますが、中学校で習う関数の内容（導関数）から高校の内容（極限、偏微分）まで丁寧に教えてくれますので、あまり神経質にならず、着実に自分の血肉にできると思います。もちろん、人それぞれの背景で理解度はかわると思うので、あまりにも難しいと思った方は一度動画受講をやめ、本などで微分の勉強時間をしっかり割くのがいいかもしれません。

　数学が終わった後は、機械学習（単回帰分析）のモデルの作り方が説明されます。道中、微分の知識が活用されてくるので、ここでの解説内容が理解できればとりあえず微分のイメージは理解できてると思っていても良さそうです。

実践

　プログラミングの環境構築を行った後、実際にコードを書きながら、まずはPython言語の基礎中の基礎を学びます。そして先に座学でならった微分や機械学習（単回帰分析）のモデル作成の流れを意識しながら、実際に単回帰のモデル作成と予測値の計算まで行います。

この講座の特徴、良かった点

　特徴はなんといっても座学の部分を手書き授業で進めてくれるということです。動画受講の特に座学はパワポやアニメーションを用いて行われることが多い印象ですが、この手書きスタイルの授業は小学校や中学、高校の時の授業のような懐かしさを思いださせ、私自身は温もりさえも感じました。毎日のデジタルを用いた勉強の中に、少し懐かしさや温もりを感じたいと思った方、受けてみると良いかも？

　良かった点は数学の微分について、中学知識から丁寧に教えてくれるところはもちろんですが、「微分の使い道は何なのか」についてもしっかり教えてくれるところだろ思います。中学～高校の数学って問題の解き方は教えてくれてもそれを社会でどう活用していくのかはあまり教えてくれませんよね。中にはそういった教師もいると思いますが、私は出会ってなかったように思います。高校の頃から数学は好きでしたが、この講座で微分と機械学習の関係を説明してもらったときは、「高校の時に習った微分はこう使うのか！」と感動しました。数学の使い道が学生の内からもっとしっかり教わることができれば、学生の時に数学を挫折する子供も減るかも？(笑)　

今思えば、こんな解説もあったら良かったなあと思う点

データサイエンスの勉強を始めてたかだか1年半の私が何を偉そうなこと、、といった感じですが、

率直に個人的な感想を述べます。

講義の最初などにデータサイエンスにはどういった仕事や職種があるのか簡単に説明があったら良かったなと思いました。機械学習やAIに漠然と興味を持ち始め、データサイエンティストになりたいと考える人が年々増えてきている中、実はデータを扱う仕事界隈にはデータエンジニア、データベース管理者、ビッグデータエンジニア、BIアナリスト、BIコンサルタント、BI開発者、データアナリスト、データサイエンティスト（ビジネス寄り、機械学習エンジニア寄り）など様々な職種があります。また、用いる言語にもPython以外にもRやSQL、MATLABなど様々あります。そしてそれらすべての職種や言語が繋がりあったり、複雑に絡み合ったりして、一つのビジネスが生まれてくると思っています。この講座の内容はピンポイントでデータアナリスト、データサイエンティストにあたる内容の基礎ですが、講座の受講者が今自身が勉強している部分がデータサイエンス業界のどの部分にあたり、どのような人と将来仕事をする可能性がありそうかなどがイメージができることで、よりモチベーション高く勉強を進めていけるかもなと感じました。

何を偉そうにとすみません。。

自分がそうでしたが、データアナリスト＝データサイエンティストとおもっていたり、その中でもデータサイエンティストはデータエンジニアのような人のみを指すと思っていました。データサイエンスの勉強を始めて1年半たった今、勉強の初期のころから、データサイエンス界隈にも様々な職種があることを知ることで自分のキャリアをより詳細に考えていきながら、効率的に学習を進めていけたのになと感じています。

まとめ

　今回は機械学習をこれから学びたい方向けのUdemy講座 「【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 」を紹介しました。

　これから機械学習を学んでいきたい！基礎を見直したいと思っている方には丁度よい教材だと思います。実績のある方が作ってるコンテンツだけあって内容もわかりやすい＾＾

　Udemy.のセール期間は90％近くオフになってることが多いので、その時に買うといいです。結構頻繁にやってます。

興味が出てきた方はぜひ受講してみてくださいね！

　

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