【Udemyで独学したい人向け】機械学習の学習方法を教えます

悩んでる人

機械学習を学びたいけど、udemyってどうなの？どんな講座をどの順番で受けたらよいの？独学で学べるか心配。。

こんな悩みを解決します。

記事の内容

記事の信頼性

本記事を読むことで、初心者が機械学習を学ぶときに、どんな順番でどんな講座を選べばよいのかわかりますよ。

機械学習を学ぶのにUdemyをおすすめする理由

機械学習を学ぶのにUdemyをおすすめする理由は、以下の３つです。

Udemyとは？

Udemyは、オンライン学習のサイトで、動画コンテンツを配信しています。
Udemyは米国法人ですが、ベネッセと業務提携しており、Udemyのサービスはトヨタ自動車やソフトバンクといった大企業へ提供されています。

ビジネス向けが多く、講座の種類は150,000種類以上もあるので、独学で学びたい人におすすめです。

おすすめする理由を解説します。

機械学習系のコンテンツが多い

「機械学習 Machine Learning」で検索すると、10,000件以上の講座がでてきます。

機械学習は数学や統計、プログラミングなど学習範囲がとても広いので、初心者にとって難易度は高めです。
書籍を買うのも良いですが、自分でページをめくらないと先に進まないので、機械学習のような難しい分野は途中で挫折しやすいです。。

Udemyを活用すれば、動画コンテンツなのでモチベーションを維持しやすく、10,000以上の講座があるので、学びたいところだけ気軽に受けられます。

講師の質が高い

私は機械学習に関する講座をいくつも受講してきましたが、現役エンジニアや大学教授などの専門家が多く、安心して受講できました。

youtubeにも学習系の動画はありますが、その内容について審査を受けているわけではないので、信頼性に欠けます。

Udemyの場合は、講座ごとに品質審査プロセスというものを設けており、教育コンテンツとしての有益性や映像/音声の品質など基準を満たした講座だけが、公開されています。

万が一、「思ってたものと違うな。。」と思ったら、30日以内であれば返金してもらえる制度があるので安心ですね。

セールを頻繁にやっているので、低コストで学習できる

Udemyの講座はコスパが最高です。

たとえば、以下の講座ですが、13.5時間の動画で2,100円（2021/06/24時点）です。
この講座を受けると、ビジネスで必要な人工知能/機械学習の知識を習得できたり、Pythonで簡単な機械学習のコードが書けるようになります。

セール前は15,000円ですが、それでも格安だと思います。

セールは定期的にやっていて、だいたい1,000～3,000円で学ぶこともできます。
なので、気になる講座があればセール中に購入しておいて、あとから学習するのもありです。（一度購入すれば見放題です）

機械学習を一から学ぶやり方と、おすすめUdemy講座

機械学習を独学で学ぶやり方を複数のステップに分けて解説します。
Udemyの講座も紹介しますので、参考にしてください。

機械学習エンジニアを目指すためには、機械学習の知識だけでなく、データベースやクラウドの知識が必要になりますが、本記事では除外します。
また、別記事で解説します。

STEP1. 機械学習の入門編

機械学習の学習を始める際に、はじめに受けるべき講座は以下の2つ。

【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 -

機械学習を理解するには、微分、線形代数、確率統計の基礎を身につけておく必要があります。ただ、はじめから数学や統計学の基礎を深く学ぼうとしても、それをどのように機械学習に使っていくかイメージがわきにくく、途中で挫折します。

この2つの講座は、数学と機械学習の結びつきを説明しながら、機械学習の原理をわかりやすく解説してくれます。
さらに、Pythonで機械学習プログラムの実装まで、一緒に進められるので、どのように実活用していくかイメージが付きやすいです。

機械学習の実用的な知識を広く習得できますので、はじめて機械学習に触れる方は必ず受講しておきましょう。

STEP2. 数学と統計学の基礎を習得

数学と統計学の基礎を理解しましょう。次の２つの講座で、それぞれ基礎をじっくり学べます。

線形代数の理論とPythonによる実践

【ゼロからおさらい】統計学の基礎

この２つの講座は、ボリュームは多いですが、非常に素晴らしい内容です。

線形代数や確率統計は、機械学習を理解するうえで重要な分野ですが、内容が難しく独学で学ぶには挫折しやすいです。

そのため、これらの講座では、初心者が最後まで学びきれるように、非常に丁寧な解説がされていて、初心者でも理解しやすいです。

中学レベルの数学の知識があればOKです。

網羅的に基礎を身につけられますので、教材を買って独学するよりも間違いなく理解は早いです。

STEP3. プログラミング（Python）の知識を習得

すでに、Pythonでプログラムを書ける場合は、飛ばしてください。

身につけた機械学習の知識を実務に活かしていくには、プログラミング（Python）の知識はあったほうが良いです。

Pythonの入門編として、おすすめするのは以下の講座です。

現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル

非常にボリュームがあります。
28.5時間の講座で、Pythonの基礎から、応用編として簡単なアプリケーション開発に必要なスキルまで習得できます。

非常に人気のある講座で、これまで7万人以上の受講生がおり、高い評価を得ています。
Pythonをインストールするところから始まるので、まったくの初心者でも安心して受講できますよ。

STEP4. アプリケーションを開発できるスキルを習得

これまでは、理論的な話がメインでしたが、より実践的な内容を次の講座で学べます。

アプリケーション開発者のための機械学習実践講座

この講座では、機械学習をアプリケーションの中に組み込むための方法、プロセスを学べます。
STEP1とSTEP2を終えて、機械学習の基礎を学んでから受講しましょう。

実務に活かせる話がメインなので、機械学習の知識を習得するだけで終わらず、仕事に活かしたい方におすすめの講座です。

STEP5. ディープラーニングも学びたいなら

ディープラーニングも学びたい場合は、こちらを受講するのが良いです。

【4日で体験！】 TensorFlow, Keras, Python 3 で学ぶディープラーニング体験講座

この講座では、ディープラーニングの基礎を学べるのはもちろん、TensorFlowを使ってディープラーニングの体験ができます。

北斎やゴッホなどのタッチをディープラーニングで学習させて、現実世界の写真を入力すると、北斎やゴッホが描いたかのような絵に変換できるというものです。

とても面白い内容なので、興味あればぜひ受講してください。

機械学習の知識がなくても、独学で問題ない理由

今あなたが機械学習やPythonの知識やスキルを持っていなくても、独学で身につけることは可能です。

私も、Udemyで独学しながら、実務で活用できるレベルまで知識を身につけることができました。

機械学習を独学で学べる理由

機械学習を独学で学べる理由は次の3つです。

機械学習を学ぶ上で必要になる数学知識は主に、微積分、線形代数、統計学の３分野になります。どれも基礎は中学レベルになりますし、Udemyをはじめとした初心者向けの教材がたくさんありますので、独学でもなんとかなります。

Pythonを使えばプログラムの実装も簡単です。
Pythonには機械学習用のライブラリやフレームワークがたくさんあります。それらを活用すれば、簡単に実装できるので、学んだ知識を使って実践しやすいです。

機械学習を学べる手段がたくさんあること、それをプログラミングで実践することの容易さから、機械学習は独学でも学べる分野といえます。

Pythonを独学で学べる理由

Pythonを独学で学べる理由は次の3つです。

詳細は、以下の記事で解説していますので、参考にしてください。