【Udemy講座】低コストで機械学習が学べるオススメ講座５選

こんにちは、おかてんです。

最近、AIや人工知能という言葉をよく耳にするようになりましたよね。そんな中でも機械学習という言葉を聞きませんか？

機械学習は人工知能を実現するための一つの手段です。

今回はUdemyで受講できる機械学習が学べる講座をご紹介します。
Udemyを知らない人はこちらを参照してください。

なぜ機械学習が今後の社会に必要なのか？

機械学習を熟知している人は飛ばしてもらっても構いません。

機械学習は今流行りの人工知能に使用されています。なので、何となく必要そうだということは感覚的にわかりますよね。

ただ、「必要だから学ぼう！」と思っても、

• 何を学べば機械学習のスキルが身につくのか？
• 機械学習って実際どのように使われているのか？
• 何から始めればいいのか？

といまいちよくわからないことが多いので、学習意欲が湧かず結局何もせずに終わってしまいますよね。

しかし、それでは非常にもったいない。機械学習ができるだけで今の社会はとても生きやすくなります。

理由はいくつかありますが、例として以下が挙げられます。

• ITエンジニア不足が懸念されている
• その中でも機械学習が使えるエンジニアが不足している
• 人工知能・機械学習を扱うプログラミング言語Pythonは高収入を狙える

まずは、そもそも機械学習に限らずITエンジニアがとても不足しています。各企業の事務作業がコスト削減や業務効率化のためどんどんIT化にシフトされています。

例えば、タブレットを導入することで今まで手作業でしていた色んな事務処理がアプリに取って代わることにより「大量の資料データを電子化することでペーパーレスとなりコスト削減」、「一元管理されることで事務作業が見える化され、無駄を見つけて業務効率化」などが考えられます。

さらにITエンジニアの中でも機械学習のスキルを身につけると、需要が多いので社会に必要とされる上に、高収入も狙えます。

ただ、高度なスキルが必要とされるので、ハードルが高く理解できないかもしれないという方が多いかと思います。

確かに難しい数式や理論を学ばないと身につかないスキルもありますが、最近では理論はある程度だけ知ればよくて、簡単なAPI(色んな機能が使えるツール)を組み合わせるだけで開発できることも多いので、数式や理論が苦手な方でも対応できます。

今回は僕がUdemyで受講した機械学習講座についてどんな人に何がオススメなのか？を紹介します。

機械学習が学べる厳選５講座！

では、僕がUdemyで受けた機械学習講座でオススメの５講座をご紹介します！

実践 Python データサイエンス

まずは「実践 Python データサイエンス」

この講座は元々英語で公開されていたため、世界中の人々が受講し、ベストセラーにもなっている人気のコース。それが日本語でも公開されるようになりました。

前半はPythonの基礎からみっちり学び、後半はデータの可視化と機械学習について学ぶことができます。

Pythonの使い方を幅広く扱っているところが特徴で、普通の講座が4〜5時間に対してこの講座はなんと17.５時間。

この動画にはPythonの使い方が全て詰まっていると言っても過言ではありません。

Pythonはデータ分析をするためのツールがとても豊富なのですが、ほとんどを紹介してくれます。

目的にあった可視化方法を１つずつ紹介してくれるので、データを使った仕事をする人ならとても参考になると思います。
機械学習に関する内容でも難しい数式などは用いずに、ツールとしての使い方などを丁寧に解説。

Pythonを使って色んなことを試したい方にオススメですね。

みんなのAI講座

次はみんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習

この講座もベストセラーとなっていて人気のコース。最近流行りの人工知能(AI)について学ぶことができます。

人工知能(AI)ブームが来ていますが、ぼんやりとしか捉えていない人が多いのではないでしょうか。

そんな人たちに向けて、人工知能(AI)に関する知識とそれをプログラミングで表現する方法を教えてくれます。

前半の人工知能に関する知識では

• 人工知能(AI)って世の中でどのように使われているのか？
• 人工知能(AI）ってよく聞くけど実際どこまでできているのか？
• 今後人工知能AI)はどのように進化していくのか？

などの人工知能(AI)について広く知識を得ることができます。

後半では手書き文字認識で実際にデータを使って学習を進めます。

簡単に言うと手で書いた数字の画像をAIを使って認識しようというもの。

人工知能(AI)が注目され始めたのは、画像認識において高い精度が出てきたことが大きな要因です。

そのため、まずは画像認識から抑えることが必須となり、この講座ではその基礎を学び、実践形式のプログラミングを経験することができます。

人工知能(AI)の基礎を学びたい人は是非受けてみてください！

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に組み込むための知識を得て、実際にプログラミングをして、実装方法を学ぶという流れになっています。

• そもそも機械学習ってどういうところで使われているのか？
• 実際に機械学習をアプリなどに組み込むためにはどういう方法があるのか？
• 機械学習をアプリに組み込むためのプログラム実装

などを学ぶことができます。

この講座の良い点は、プログラミング方法を学ぶだけでなく、機械学習をビジネスで応用するための方法についても学ぶことができます。

例えば、ユーザーの課題を機械学習で解決したい場合、がむしゃらにデータを取得して、それを機械学習で実現しても、そのデータが課題に対して何も相関がなければ解決することができません。

プログラミングができるだけでなく、ユーザの課題をヒアリングをして、そもそも課題の本質は何なのか？ビジネスにつながるような解決方法も学ぶことができます。

TensorFlow × Python 3 で学ぶディープラーニング入門

TensorFlowを使って最近はやりのディープラーニングを学ぶことができます。

TensorFlowというのはディープラーニングのフレームワークの一つで、Googleによって開発され、その使いやすさにより世界中で注目を集めています。Google翻訳やGoogle検索に使用されているとのこと。

フレームワークとはプログラミング実装を簡単化するために、よく使う機能を一元化したもので、現在ディープラーニングのフレームワークは乱立しています。

その中でもTensorFlowはユーザ人口が最大のフレームワークなので、自分が実現したいことは検索すればすぐに見つか流ので、開発に使うのにはもってこいなんですね。

この講座では、ディープラーニングが注目され始めたきっかけとなった画像認識について取り扱っています。

前半はMNISTという手書き文字認識について学ぶことができ、ここでTensorFlowの使い方とディープラーニングの基本的な知識を学びます。

後半は画像を作画風に変換するプログラミングを学びます。例えば、自分で撮った写真を葛飾北斎風やピカソ風に変換したりできます。アプリなどであるやつですね。実際に自分の手でプログラミングすることができます。

時系列データ処理入門

先ほど紹介したTensorFlowを使って、時系列データを扱った機械学習を学びます。

機械翻訳・感情分析・株価予測などの実践的な手法について学ぶことができます。

例えば、機械翻訳は自然言語処理と呼ばれる、日本語や英語などの僕たちが普段使っている言語がどういう意味を持っているか？などを分析する分野を使って開発されています。

書かれた文章の意味を機械が理解することができれば、別の言語への翻訳だってできますよね。

こういった機械学習を使った機械翻訳というのは海外との関係が密接になりつつあるグローバルな社会ではとても需要が高く、注目されています。

機械学習は今のうちに身につけておくべき

最初にも述べましたが、機械学習ができるだけで今後の社会が非常に生きやすくなります。

機械学習って聞くだけで難しそうに感じますが、プログラミングレベルだと大体の機能が一元化されているので、いかにそれらを使いこなすことができるか？が重要となり、さほど高度な専門知識は必要とされません。最低限の数学の知識があれば大丈夫です。

今回ご紹介した講座は初心者向けのものもあれば、中級者以上向けのものあり、自分に合った講座を選んでいただければと思います。