【評判】【世界で91万人が受講】基礎から理解し、Pythonで実装！機械学習26のアルゴリズムを理論と実践を通じてマスターしよう
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本コースの特徴 -
受講生の声
講座情報
- ・講師名：株式会社CODOR （大橋亮太）(詳しい経歴はこちら)
- ・作成日：2020-03-09
- ・レクチャー数：246
- ・週間：0記事
- ・月間：0記事
- ・年間：1記事
- ・全期間：7記事
レビュー数
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
多くの機械学習のアルゴリズムを直観的に理解できるようになります
統計学の手法を活用したモデルの評価方法を学ぶことができます
強化学習、ディープラーニングなどの実装を行うことができます
モデルの精度を高める方法を知ることができます
Google colabの使い方を学ぶことができます
Tensorflowの使い方を学ぶことができます
詳細
このコースは全世界で220万人を超える受講者を持ち、人工知能、機械学習、深層学習の第一人者、SuperDataScienceTeamによってUdemyで公開されているベストセラー「Machine Learning A-Z」の完全日本語版です。
オリジナルの講義の内容を、「講義/Pythonを用いた実装」という形で一から再収録しました（Rの実装は除いています）。
昨今メディアなどで人工知能、AI 、機械学習と言ったキーワードを聞かない日はありませんが、多くの方は 「興味は持っているものの、何から手を付けて良いのか分からない。」 「数学が苦手でとっつきにくい」 と感じている方も多いのではないでしょうか。
本コースはそのような学習者の為にデザインされたコースです。
文書の翻訳といった分野にとどまらず、IPhoneの音声認識、AmazonやNetfrixなどにおけるお勧め機能、Facebookなどにおける画像認識をはじめ、医療、宇宙開発、拡張現実など、あらゆる領域において活用できる可能性を秘めているのが人工知能・機械学習なのです。
また、世の中で生み出されるデータの量の増加により、今後更なる発展が期待される分野とも言えるでしょう。
その一方で、初学者にとって機械学習を学ぶにはハードルが高いという難点がありました。
機械学習の参考書を手に取ってはみたものの、複雑な数式だらけで挫折してしまった、という方もいらっしゃるかもしれません。
更に、機械学習は異なる領域の専門家がそれぞれの見解を元に書籍が作られているため、学ぶ内容に一貫性がないというもの非常に大きな問題でした。
機械学習を学んだことがあるが、挫折してしまった。そんな方にこそ是非受講して頂きたいコースです。
本コースでは、機械学習で用いられる26のアルゴリズムに関し、まずは直観的な理解をし、その上で実装をしていきます。 難しい数式は極力使わないように配慮していますので、数学に苦手意識がある方でもスムーズに学習を進めることが可能です。
また、それぞれのアルゴリズムをカテゴリに分け、まとめて学習を進めていきますので、それぞれの学習内容が有機的につながっていくでしょう。
本コースの内容は以下のとおりです。
Part 1 - データの前処理
Part 2 - 回帰: 単回帰, 重回帰, 多項式回帰, サポートベクトル回帰, 回帰木, ランダムフォレスト（回帰）
Part 3 - 分類: ロジスティック回帰, K近傍法, サポートベクトルマシン, カーネルSVM, ナイーブベイズ, 分類木, ランダムフォレスト（分類）
Part 4 - クラスタリング: K平均法, 階層クラスタリング
Part 5 - Association Rule Learning: Apriori, Eclat
Part 6 - 強化学習: Upper Confidence Bound, Thompson Sampling
Part 7 - 自然言語処理: Bag-of-words model
Part 8 - ディープラーニング: ニューラルネットワーク, 畳み込みニューラルネットワーク
Part 9 - 次元削減: 主成分分析, 線形判別分析, カーネル PCA
Part 10 - Model Selectionとブースティング: k分割交差検証, グリッドサーチ, XGBoost
本講義を終えた時には、機械学習のアルゴリズムに対する理解がぐっと深まっているでしょう。
これからも需要が伸びることが予想される機械学習の分野で、ライバルに差を付けたいという方は、ぜひとも本コースを受講してみてください。
本コースを終えた時には、機械学習に対する見え方が変わっていることをお約束します。
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。
- 機械学習のアルゴリズムに関する直観的な理解
- データの前処理方法
- 回帰、分類、クラスタリングなどの機械学習の手法の実装
- Association Rule Learningや強化学習、自然言語処理、ディープラーニングなどの応用領域の学習
- 次元削減やモデル選択、ブースティングなどの機械学習の拡張技術の習得
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。
- 直感的な理解がしやすい説明
- 豊富なアルゴリズムの紹介
- 実践的なコードの提供
- 丁寧な手順の説明による理解の促進
- 学習の段階的な成長を感じられる
- 一部の説明が冗長である
- 字幕や一部の誤記に問題がある
- 初心者には環境構築が難しい場合がある
- 一部の内容が入り込みすぎているため、深く理解するには追加の学習が必要
- 一部の講座において音質が悪い場合がある
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。
- 興味はあるが、機械学習の何から始めれば良いか分からない初学者
- 数学が苦手で数式に挫折してしまった人
- 機械学習のアルゴリズムに対する理解を深めたい人
- 機械学習の分野で競争力を持ちたいエンジニア
- 幅広いアルゴリズムを学びたい人
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
- ● この講座では、サラッと機械学習の種類を学んで、自分の必要とするものがあればまた深堀して勉強するための入り口の部分になる講義だと思います。
- ● さすがに強化学習や自然言語処理、CNNをこの短時間かつ実用性に乏しいコードだけで説明するのはどうかと思いましたが、Part5まではまずまず良かったと思います☆丁寧すぎるくらい丁寧にコードを1行ずつ説明してくれますし、いきなりコーディングに入るのではなく、まず直感的に理解し易くするような説明を入れてくれている点もGood。
- ● この講義を受けてすぐに実践で活用出来る感じでは無いですが、Pythonの使い方は一通り覚えた人が、具体的に身近な案件に対してどういったアプローチの機械学習を活用していけば良いのかのイメージ作りをするという観点での活用をおススメします☆機械学習の各手法を数式を使わないで、大まかに説明した後、プログラムで丁寧に説明がありとても分かり易かったです。
悪い点
- ● 説明がとても冗長で，また，体系的に話が進まないので，重要な部分がどこか「直感的」に理解しづらかった．各アルゴリズムの表面的な部分をなぞっているだけのため，結局「直観的」な理解まで落とし込むためには他文献等を読み理論と背景をおさえなければならなかった．udemyの他講義でここまで「直観的」な理解に落とすのに苦労する講義もなかったため，星１としました．唯一良かったのはアルゴリズムがたくさん紹介されていたことだが，これも重要なものが抜けている可能性があるため，本当に良かったのかは改めて調査する必要がある．直感的直感的うるさい。
- ● 【改善してほしい・気になった点】・全体的に冗長なので、動画の編集または取り直しをして欲しいです。
- ● そあであろうという内容だったので、最初の説明であることは理解できました。
レビューの一覧
・【2023年】Udemyおすすめ講座[2023-12-24に投稿]
・機械学習におけるデータの前処理の基礎について学習[2021-08-20に投稿]
・機械学習を学んでみたのでそのまとめ⑤Deep Learning[2021-06-19に投稿]
・機械学習を学んでみたのでそのまとめ④クラスタリング[2021-06-03に投稿]
・機械学習を学んでみたのでそのまとめ③分類[2021-05-15に投稿]
・機械学習を学んでみたのでそのまとめ②回帰[2021-05-06に投稿]
・機械学習を学んでみたのでそのまとめ①前処理[2021-04-30に投稿]
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