【現役エンジニア推薦】Udemyでおすすめの機械学習講座10選!

Udemyで機械学習を学ぼうと思った時、数多くあるコースの中でどれを選んだらいいのか悩むかもしれません。Udemyでは、一度動画を購入して何度でも復習できるので、着実にスキルアップできる魅力があります。おすすめの講座を紹介します。

目次

Udemyで機械学習を学ぶメリットとは

Udemyは、気になる講座を購入して分からないところを復習できます。基礎から順番に学べるので、着実なスキルアップができることからUdemyで学習することがおすすめです。機械学習の領域はとても広く、ディープラーニング、機械学習、AIの違いを知ることが必要になります。

機械学習とは

機械学習とは、コンピューターがデータから反復的に学習し、そこに潜むパターンを見つけ出す機能です。そして、パターンに従い収集したデータから将来を予測します。プログラミング実装したアルゴリズムを大量のデータから自動的に構築できるようになり、様々な分野で応用させます。

主に、業務効率の向上や競争優位性の獲得に結び付けるため、金融・官公庁・医療・マーケティング(販売)・エネルギー・交通運輸などで積極的に使われています。大量のデータを統計学や人工知能の分析手法を櫛して、知識を見出す技術や統計学を応用した分析方法が一般的になっています。そのため、利用可能なデータが増えています。「大量の複雑なデータを分析」「正確な結果を速やかに提供」することを自動的に短時間で行えるようになったため、機械学習への注目が集まっています。

アルゴリズム

機械学習モデルの構築と反復的な機械学習プロセスの導入を、グラフィカルな操作画面で行える機能です。ソフトウェアが提供する機械学習アルゴリズム群は、ビッグデータから価値を素早く引き出すために役立っています。

AIと機械学習とディープラーニングの違いとは

AIと機械学習とディープラーニングの違い

AIと機械学習とディープラーニングの違いは、以下の通りです。

  • AI:ルールベースの判別、演算処理
  • 機械学習:AIの中で人間がインプットしたデータを基にモデルを構築
  • ディープラーニング:機械学習の中でも、ニューラルネットワークを深層化した特定の手法

つまり、AI(人工知能)の中の機械学習、機械学習の中のディープラーニングとなります。今回注目するのは、「機械学習」なので、理論とPythonで実装をするという流れで学習することが大切です。実装ができても、理論がわかっていないと足元をすくわれ、でも、理論だけで深みにはまってしまい分からなくなってしまうかもしれません。

ニューラルネットワーク

脳の神経回路の一部を数理モデルに起こしたもの、パーセプトロン(動物の神経細胞の発火現象を数理的に表現したもの)を複数組み合わせたものを指します。一つ一つの単純な仕組みでできている人口神経細胞(ニューロン)を組み合わせ、関数近似を行える特徴があります。

Udemyでおすすめ!機械学習:入門編

  • 非エンジニア/超初心者のための人工知能 (AI / 機械学習 ) を活用したビジネスモデル立案講座 -基礎編-
  • 【まだ間に合う!】AI開発・機械学習を理解するための数学講座
  • 脳科学と人工知能: シンギュラリティ前夜における、人間と機械の接点

非エンジニア/超初心者のための人工知能 (AI / 機械学習 ) を活用したビジネスモデル立案講座 -基礎編-

Udemy 機械学習

講義内容:AIの基礎学習、機械学習・深層学習・深層強化学習の基礎理解 など

講師:Edutech Partners . inc

プログラミング、人工知能の知識がない初心者でも学習できるコースです。AIのテクノロジーを活かしたビジネス検討、戦略立案のノウハウを提供しています。ノウハウの一部をUdemy特別講座として実施しています。AIによってビジネスを検討している方におすすめの講座です。

【まだ間に合う!】AI開発・機械学習を理解するための数学講座

Udemy 機械学習

講義内容:機械学習の参考書・レクチャーに出てくる数学や数式の理解、数学的知識が機械学習・深層学習との関連についての理解 など

講師:井上 博樹(Hiroki Inoue)

中学・高校の数学基礎、線形代数、微分、確率統計などの中に、AI開発や機械学習・ディープラーニングの理解に必要な知識を短期間で学習できます。プログラミングなしで一気に学び直せる内容です。中興の数学に不安がない方にとって物足りない内容の講座です。機械学習、深層学習を学びたい人が数学に悩んだ時に学習することがおすすめの内容になっています。

脳科学と人工知能: シンギュラリティ前夜における、人間と機械の接点

Udemy 機械学習

講義内容:脳科学と人工知能の学習、脳科学の基礎、知能に対する洞察力、人口知能に対する哲学を育む など

講師:我妻 幸長 Yukinaga Azuma

脳科学や人工知能に興味のある人におすすめの講座です。脳科学と人工知能の接点を学び本質的な理解を深める内容となっています。脳と人工知能、それぞれの概要から始まる内容で、脳の各部位や機能を開設後、人工知能の様々なアルゴリズムとの接点の学習をします。

Udemyでおすすめ!機械学習:初級~中級編

  • みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 【2021年最新版】
  • 【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 –
  • ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能(AI)と深層学習の原理

みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 【2021年最新版】

Udemy 機械学習

講義内容:簡単な機械学習コードの書き方、Pythonの基礎的なプログラミング技術、ビジネス上に必要な人工知能の基礎知識 など

講師:我妻 幸長 Yukinaga Azuma

誰に対しても開かれた人工知能、機械学習の講座です。プログラミング・数学の事前知識は不要で学習できます。文系や非エンジニアの方におすすめの講座です。人工知能技術全般を学び、機械学習のコードを実際に触れていきます。データの分類、文字認識、株価分析など実践的に行えるようになります。

【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 –

Udemy 機械学習

講義内容:機械学習の原理を数学から学習・Pythonで実装する、機械学習に用いられる数式の意味を学習 など

講師:吉崎 亮介、株式会社 キカガク

微分・線形代数の数学基礎からPythonの実装までを短時間で習得できます。キカガクでは、手書きの数学・ハンズオン形式のプログラミングという点がこだわりの勉強スタイルで、スキルアップできること間違いありません。初めて学ぶ方でも、中級~上級へとステップアップしながら学習できるので、スキルアップできます。

【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 –

Udemy 機械学習

講義内容:機械学習の原理を数学から学習、Pythonの実装・機械学習に関する専門用語と数式を一緒に憶える など

講師:吉崎 亮介、株式会社 キカガク

現場の解析を知ることを目的とした学習です。初級編を学習した人が学ぶべき内容となっています。機械学習の参考書を読んで挫折した方におすすめです。「重回帰分析」を学ぶための学習で、線形代数、統計、重回帰分析まで一貫して学べます。

ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能(AI)と深層学習の原理

Udemy 機械学習

講義内容:ディープラーニングの原理を理解・ゼロからの実装、ディープラーニングのコード読み書きができるようになる など

講師:我妻 幸長 Yukinaga Azuma

TensorFlowやChainerなどのフレームワークを使わずに、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)までゼロから構築できるようになります。ディープラーニングをフルスクラッチで構築することで、普遍的な原理がしっかりと身につく学習です。手を動かしながら学べるので、基礎を身につけた人が学ぶべきコースになっています。

Udemyでおすすめ!機械学習:上級編

  • 線形代数の理論とPythonによる実践
  • Advanced AI: Deep Reinforcement Learning in Python
  • 【4日間でチャレンジ】Python 3・ PyTorch によるディープラーニング・AIアプリ開発入門

線形代数の理論とPythonによる実践

Udemy 機械学習

講義内容:線形代数の理論習得、数学的な思考方法が本格的に身につける など

講師:大内 雅晴

中学レベルの数学を理解していること、数学の基本的な計算が出来る人であれば学習できます。データサイエンスを目指す人が最初に学習すべき数学が線形代数です。本格的な数学を学ぶ入り口としておすすめです。

Advanced AI: Deep Reinforcement Learning in Python

Udemy 機械学習

講義内容:さまざまなディープラーニングエージェント(DQNおよびA3Cを含む)の構築、さまざまな高度な強化学習アルゴリズムの問題に適用できる など

講師:Lazy Programmer Team、Lazy Programmer Inc.

ディープラーニングとニューラルネットワークの適用に関する学習内容です。AIでできることの最先端にある内容のため、深く学びたい人におすすめです。世界に劣らないエンジニアになる勉強が行えます。英語が苦手な人には、少し大変なコースかもしれません。

【4日間でチャレンジ】Python 3・ PyTorch によるディープラーニング・AIアプリ開発入門

Udemy 機械学習

講義内容:ディープラーニングの代表的なアルゴリズムの体験、高速でシンプルな学習・推定ができるPyTorchの勉強 など

講師:井上 博樹(Hiroki Inoue)

「PyTorch」というFacebook AI Researchグループで開発された深層学習ライブラリの基礎的知識と典型的なディープラーニングモデルの実装ができます。また、Webアプリ化にも挑戦する内容になっています。AI研究成果で発表されたアルゴリズムは、いち早くPyTorchで実装され、AI研究成果を学べる内容です。

まとめ:Udemyで機械学習を学ぼう!

機械学習を学ぶ時、どこから勉強したらよいのか、入門的なことから学習したい時など、Udemyで学習することがおすすめです。幅広い内容のコースが提供されているので、自分が気になるところから学べます。Udemyで強化学習を学ぶことをぜひ、ご検討ください。

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