【評判】【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 -
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本コースの特徴 -
受講生の声
レビュー数の推移
直近6か月以内に本講座のレビューに関して記載された記事はありません。
学習内容
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。
詳細
今回のゴール：「現場の解析」を知る
創業から９ヶ月、オフラインでの受講生の１３００人、オンラインでの受講生１８００人を突破している株式会社キカガクの『脱ブラックボックスセミナー』の中級編が登場！
初級編公開以来、「感動しました」との声を多くいただき、中級編への要望を多くいただいておりました。
微分・線形代数といった数学の基礎から、Pythonでの実装まで短時間で習得しましょう。
キカガクこだわりのスタイルである『手書きの数学』『ハンズオン形式のプログラミング』で実際に手を動かしながら学んでいただければ、理解できること間違いなしです。
中級編で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ます。
すでに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ますので、初めての方でも学べる内容となっています。
初級編・中級編・上級編とステップアップしながら学ぶことで、データ解析の実務に必要なスキルと考え方が学べる構成となっています。
学べること
本コースを受講すると以下のことを学習できます。
- 微分・線形代数といった数学の基礎からPythonでの実装まで短時間で習得できる。
- キカガクのスタイルである「手書きの数学」と「ハンズオン形式のプログラミング」で実際に手を動かしながら学ぶことができる。
- 中級編では機械学習で必要な数学のエッセンスが学べる。
- 線形代数、統計、重回帰分析まで一気通貫で解説される。
- 初級編・中級編・上級編とステップアップしながらデータ解析の実務に必要なスキルと考え方を学べる。
本コースの特徴
本コースの特徴を単語単位でまとめました。以下の単語が気になる方は、ぜひ本講座の受講をオススメします。
強みと弱み(メリットとデメリット)
本コースの強みと弱みは、以下となります。
- わかりやすい説明：説明が簡潔で分かりやすい。
- 実用的な内容：正規分布などの概念が具体的な実用例とともに説明されるため、実際の活用方法が理解しやすい。
- 進行の工夫：現段階で理解が難しい部分も、期待を持たせる形で紹介され、モチベーションを下げずに進められる。
- モデル・評価関数の説明：モデルや評価関数の説明が分かりやすく、初級編からの内容を一貫して理解できる。
- 実践的な学習：実際の業務で活用するイメージを掴むことができるよう、多くの実習が組み込まれている。
- 初級的な内容が多い：初級編と同様の内容が多く、一部の受講者にとっては進み具合が遅い印象がある。
- 高度な数学要素の説明：行列の概念や公式が入ってくるため、数学に不慣れな人にとっては難解に感じることがある。
- 実データの説明不足：実データを扱う場合、各要素の説明が欠如しており、データの意味を理解しづらいことがある。
- 講座の長さ：動画の表示時間に比べて実際の学習時間が長くなることがあり、進捗に差が生じる可能性がある。
- 他のコースへの適性：一部の受講者にとっては、より適したコースを選択すべきだったかもしれない。
受講をオススメしたい方
以下のいずれかに当てはまる方には、本コースの受講を強くオススメします。
- 手を使った数学の講義が昔の記憶を引き出しやすい方にオススメです。
- 正規分布や機械学習の実用例に興味がある方にオススメです。
- 数学の基礎からPythonの実装まで一貫して学びたい方にオススメです。
- データ解析の実務スキルを習得したい方にオススメです。
- 機械学習の理論と実践を組み合わせて学びたい方にオススメです。
受講者の感想
本講座を受講した皆さんの感想を以下にまとめます。
評価や口コミ
参考になる受講者の口コミやレビューを以下にまとめます。
良い点
- ● 初級編よりも複雑になってますが、説明はわかりやすいので反復して解説を見たり、忘れている箇所があれば初級編の該当箇所を復習するなどで理解できると思います。
- ● 初級者編では単回帰分析を勉強しとても分かりやすかったので、重回帰分析についても勉強してみないと思い受講することにしました。
- ● 重回帰分析の方は後半はついていけなかったので、最初に戻りながら繰り返し勉強をしたいと思います。
悪い点
- ● こちらのサイトで無料で学習できるならわざわざお金払って受講しなくても良かったと公開しております。
- ● Python初めてでしたので、ちょうど良い内容でした。
- ● 少し内容が薄いが、理解するには最適な内容だと思う。
レビューの一覧
・ゼロから機械学習エンジニアになった方法[2023-04-17に投稿]
・特に学生さんにオススメしたいデータサイエンスの勉強の進め方[2022-12-05に投稿]
・ど素人初学者データサイエンティストロードマップまとめのまとめ[2021-02-07に投稿]
・キカガク流から学ぶ中学数学から始める機械学習ーUdemy紹介記事ー[2020-12-12に投稿]
・脳みそが固くなったおじさんSEが機械学習を勉強してみた[2019-12-17に投稿]
・データサイエンティストって遠い存在だと思っていた件[2019-12-12に投稿]
・動画学習のご紹介[2019-12-07に投稿]
・重回帰分析を理解する（自力実装編）[2019-09-06に投稿]
・重回帰分析を理解する（理論編）[2019-09-01に投稿]
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