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【キカガク流】機械学習 脱ブラックボックス講座 中級編 【Udemy紹介】

キカガク中級編

悩みのある人
悩みのある人
機械学習で重回帰分析を学びたいど、難しく挫折した。。。キカガク初級編を受講したので、一歩進んだ内容を学びたい。

本記事ではこんなお悩みを解決します。

この記事の想定読者
  • キカガク初級編を受講した人
  • Pythonで重回帰分析を行いたい方
  • キカガク中級編の評判が知りたい方
  • 機械学習の内部で使用されている数学を理解したい方

本記事では「【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 -」について紹介します。

結論から言うとかなりオススメな講座で、この記事を読めばオススメな理由が分かるようになります。

 

「キカガク 脱ブラックボックス講座 中級編」を見てみる

キカガク 中級編 のコース概要

概要まずはどんな講座なのか見てみます。

基本情報

受講者数 16791人
レビュー数 2533件
最終更新 2018年6月
評価 4.5
バッジ 最高評価
キカガク中級編の評価

※本記事の執筆時点の情報になります。

受講者の数が1万5千人を超えていて初級編と同じでとても人気のコースになります。

★4つ以上が90%近くあるので、レビューした人のうち2200人以上が高評価をしたことになります。

最高評価であることにも納得ですね。

コース内容

  • 線形代数
    複数の数値をまとめて扱う方法を学びます
  • 重回帰分析
  • 重回帰分析の実装
  • 実データで演習
  • 統計
  • 外れ値・スケーリングを考慮した重回帰分析
  • ボーナスレクチャー:ビジネス活用
  • ボーナスレクチャー:AI人材としてプロフェッショナルになるための教育とは?

機械学習で必要な数学のエッセンスがたくさん詰まっている「重回帰分析」をゴールに、線形代数、統計、重回帰分析まで一気通貫で解説してくれています。

また、ボーナスレクチャーでは機械学習を現場に導入するために必要なスキルセットを学ぶことができます。

Udemyで公開されている初級編の知識を前提として始め、数学やPythonの実装も順を追って解説してくれているので、初めての方でも学べる内容となっています。

受講における必要条件

  • 【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 – の受講を前提としています。
  • 本コースは、macOSを使用して進めていきますが、Windowsでも同様に進めることができます。
  • Mac, Windowsの両方の環境構築手順を紹介しています

キカガク

初級編を受講している方を対象にしているので、できれば初級編を受講してから中級編を受講した方がよいですね。

「キカガク 脱ブラックボックス講座 初級編」を見てみる

「キカガク 脱ブラックボックス講座 中級編」を見てみる

学習内容

  • 機械学習の原理を数学から理解し、プログラミング(Python)で実装できるようになります。
  • 今まで難しそうに見えていた機械学習に用いられる数式の意味を理解できるようになります。
  • 機械学習に関する専門用語も数式と一緒に覚えることができます。
  • 線形代数を用いて複数の変数を考慮したモデルを作成できるようになります。
  • Numpyを用いた線形代数演算をプログラミングで実装が出来るようになります。
  • Scikit-learnを用いた機械学習の実装ができるようになります。
  • データの相関関係をひと目で可視化出来るようになります。
  • 平均・標準偏差・正規分布といった統計の数式と使い所が理解できます。
  • 外れ値の除去が行えるようになります。
  • 予測に大きな影響を与えている変数を見つけることができるようになります

キカガク

機械学習は「微分・積分」「線形代数」「確率統計」が基礎となっています。

ライブラリを使えばこれらが分かっていない状況でも使うことはできるかと思います。

ただ、その状態で機械学習を学ぶと数式が出てきた時に理解し辛いです。

この講座では線形代数を学習し、数学での重回帰分析の方法を学び、Pythonで実装する方法を学ぶことができます。

キカガク 中級編 はどんな人にオススメなのか

  • 機械学習の参考書を読んで「閉じて」しまった方
  • 独学で機械学習を学ぼうと思ったけど挫折してしまった方
  • 機械学習の参考書に記載された数式の意味が理解できず、学習をやめてしまった方
  • 中学校で学ぶ数学から始めるので初心者の方、数学が苦手な方でも大丈夫

キカガク

私は「【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス」というUdemyのコースを受講していたのですが、機械学習のセクションになった途端に理解できなくなりました。

何が分からないのか分からない状態だったので、まずは基礎固めが必要と思い本コースを受講しました。

受講当時は線形代数?行列?何それ?というレベルでしたが、本コースのおかげで今では十分理解できています。

また、線形代数や行列は分かっている人でも、何に使うか分からないという方もいると思います。

その「なぜ学ぶのか」というモチベーションを重要視されているため、その点も丁寧に解説されています。

キカガク 中級編 のオススメ理由

おすすめ

本講座をオススメする理由を説明します。

とにかく分かりやすい

キカガク流では数式の背景とプログラミング実装まで実践的でわかりやすく説明されています。

本屋さんで開いて、数式を眺めてそっと閉じてしまう。

そんな方にはぜひ受講したいただきたいコースです。

手書きだからこそ良い

最初は手書きに時間が取られて、無駄に時間を浪費するだけなんじゃないの?と思っていました。

しかし、手書きの最中に頭で考えて理解できるので良い意味で裏切られました。

完成された資料だと、説明されている内容以外の情報も目に入って、あれ?今は何の話しているんだっけ?ということがあります。笑

手書きの進行形だと、説明しているもの以外の情報は無いので、すーっと頭に浸透していきました。

ハンズオン形式のプログラミング

講師の説明を聞きながら、一緒にコードを書いていくので詰まってしまう心配が少ないです。

たまにコードに書くのに夢中になって講師の説明を聞き逃したり忘れた場合でも、動画なので繰り返し学習ができて理解が深まります。

 

「キカガク 脱ブラックボックス講座 中級編」を見てみる

キカガク 中級編 は何が身につくのか

身につく

参考書を閉じない力が身に付く

数式の意味・基礎を理解できるので、今まで難しく見えていた数式の意味が理できます

基礎的な数式な意味が分かっていれば、参考書を見ても拒否反応なく勉強を進めることができると思います。

数学を理解した上で機械学習ライブラリを使用して重回帰分析ができる

機械学習ライブラリを使用すれば、簡単に重回帰分析を実装することができますが、それに慣れてくるとなぜそういう結果になったか説明ができませんよね。

本講座では数式を理解した後にプログラムに落とし込むので、説明できる力が身に付きます。

統計の知識を学び、外れ値除去・スケーリングができるようになる

実データは往々にして外れ値があります。

外れ値とは他の値から大きく外れた値のことで、測定ミスや記録ミスなどの値です。

外れ値が存在すると正しい分析ができないため、不要な外れ値を除外する方法を学べます。

また、重回帰分析は複数のパラメーターを扱いますが、それぞれの単位(大きさ)が異なると影響度がそのまま反映されてしまいます。

それを防ぐための単位のスケールを統一する方法を学ぶことができます。

「キカガク 脱ブラックボックス講座 中級編」を見てみる

キカガク 中級編 受講者の評価・レビュー

評価

実際の購入社のレビューのうち、高い評価と低い評価のコメントをピックアップしてご紹介します。

高い評価のレビュー

紙に書きながら丁寧に進めてくれるのでわかりやすいです。

コードを書きながらの説明においても前の講義を振り返りながら説明してくれるので、復讐しながら新しいことも学べるので内容が入ってきやすいです。

高度なライブラリを使用して速く正確にプログラミングするには、内部で使用されている数学の理解が非常に大切であるということがよくわかった。講座の趣旨である脱ブラックボックスという意味がよくわかった。

とにかく分かりやすい。スピードが手書きで唯一不満でしたが、スピード調整もできることに気づいて、1.5倍速にしたら、もう完璧でした。こんなに分かりやすい説明、有難うございます!

初級編と同じように、手書きで丁寧で分かりやすいというレビューが多く見られます。

機械学習はブラックボックスなケースが多いため、内部で使用されている数学の理解が非常に大切であるということもコメントもその通りだと思います。

低い評価のレビュー

低い評価をしているレビューが少なかったので、一つだけ載せておきます。

プログラミングの書き方でなんとなくわかる部分40%

数学がむつかしくて全く分からない部分60%

面白いので見る価値があるのですが、うち間違い→修正の流れが結構多くて見ていて集中が途切れるので、タイピング頑張ってほしい

後半のコメントのうち間違い→修正の流れはハンズオンであるため起こりやすく、人よっては集中が途切れる人もいると思います。

ただ、発想を変えるとプログラミング上級者が間違えたときに、どこを見てどう考えて直しているかという、普段見ることのできない面を見ることができます。

どこが誤っていたのかも説明してくれるので、間違える観点も勉強できると考えると良いかと思います。

ミスマッチを防ぐには

本コースでは各セクションの最初のレクチャーはプレビューができます。

購入前に講座の内容と学びたい内容のマッチしているか確認してみましょう。

 

購入後30日以内なら返金が可能

コースに満足できなかった場合は、基本的に返金を申請できます。

レビューのコメントのように、

・自分のレベルにマッチしてると思ったが優しすぎた(難しすぎた)。

・質問の回答がないので学習が進まず次のレクチャーに進めない。

といった理由でもおそらく返金してくれるかと思います。

iOSのUdemyアプリからの購入は返金できないので、PCまたはスマートフォンのWebサイトから購入するようにしてください。

キカガク 中級編 のまとめ

いかがでしたでしょうか。

本記事では「【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 -」について紹介しました。

数学が苦手な方、重回帰分析を学びたい方はぜひ受講してみてください。

 

「キカガク 脱ブラックボックス講座 中級編」を見てみる