- Udemyの機械学習講座はどれがおすすめ…?
- Udemyで機械学習について効率的に学びたい…。
このような悩みを解消すべく本記事ではUdemyのおすすめ機械学習講座を厳選して5つご紹介いたします。記事を読むことで機械学習について学ぶのに適した良質なUdemy講座を知ることができるはずです。
- 90%以上がフルリモート案件
- 週1〜3日程度の副業向け案件が多い
- 自身のライフスタイルに合った働き方ができる
- 希望に合わせてコーディネーターが最適な提案をしてくれる
- 定期開催される交流会や勉強会で人脈を広げることができる
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目次
【2024年最新】Udemyの機械学習講座おすすめ5選
早速、Udemyでおすすめの機械学習講座を5つご紹介していきたいと思います。気になる講座が見つかりましたら、是非Udemy公式サイトで内容を確認してみてください。
おすすめ講座①みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 【2023年最新版】
講座名 | みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 【2023年最新版】 |
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講師名 | 我妻 幸長 Yukinaga Azuma |
定価 | ¥15,800 |
学習時間 | 9時間13分 |
学習内容 |
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要件 |
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対象者 |
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【Google Colaboratory対応】初心者向けの人工知能と機械学習のコースです。プログラミング言語Pythonを使って、機械学習とプログラミングの基礎、必要な数学を勉強しましょう!文字認識や株価分析なども行います。出典:みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 【2023年最新版】
Google Colaboratoryを利用してPythonによる機械学習とプログラミングの基礎を学ぶことができる。プログラミングや数学の事前知識はほとんど必要ないため、安心して講座を受講できるはずです。
おすすめ講座②【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
講座名 | 【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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講師名 | 株式会社CODOR (大橋亮太) |
定価 | ¥27,800 |
学習時間 | 22時間30分 |
学習内容 |
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要件 |
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対象者 |
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単回帰、重回帰、ニューラルネットワーク、強化学習、自然言語処理、主成分分析といったテーマに関するアルゴリズムの実装から統計学を活用したモデリング、Google colabやTensorflowの使い方などMLに必要なすべてを習得します。出典:【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
機械学習で用いられる26のアルゴリズムに関し、直観的な理解をした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されているので、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できるでしょう。
おすすめ講座③Pythonによる時系列分析~機械学習・ディープラーニング編
講座名 | Pythonによる時系列分析~機械学習・ディープラーニング編 |
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講師名 | Satoshi A |
定価 | ¥27,800 |
学習時間 | 6時間52分 |
学習内容 |
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要件 | 簡単なPythonが書けるとよい |
対象者 |
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Google Colaboratoryを使って機械学習やディープラーニングによる時系列予測に挑戦しましょう!時系列データを扱う上での注意点や問題設定手法を学び、現場で使えるようになることを目指します。出典:Pythonによる時系列分析~機械学習・ディープラーニング編
Google Colaboratoryを使って機械学習やディープラーニングによる時系列予測の手法を「現場で使えるような問題設定のしかた」や「どのような予測をすればよいか」などに焦点を当てた形で学ぶことができる。
おすすめ講座④ChatGPT・生成AI時代の今だからこそ学びたい!人工知能・機械学習入門講座(教師あり学習編)
講座名 | ChatGPT・生成AI時代の今だからこそ学びたい!人工知能・機械学習入門講座(教師あり学習編) |
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講師名 | Shota Fukuyama |
定価 | ¥27,800 |
学習時間 | 7時間48分 |
学習内容 |
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要件 |
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対象者 |
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ChatGPT・DALL·E・Midjourneyといった生成AI時代の今こそ学ぶ!自分のキャリアを切り開くための、Google Colab、PythonとScikit-learnによる、人工知能・機械学習の仕組み。出典:ChatGPT・生成AI時代の今だからこそ学びたい!人工知能・機械学習入門講座(教師あり学習編)
前半パートで人工知能・機械学習の基礎と教師あり学習によるモデル作成の仕組みについて学び、後半パートではGoogle Colabの環境で、PythonとScikit-learnを使用し回帰モデル作成、分類モデル作成の一連のプロセスをハンズオン形式で学ぶことができます。
おすすめ講座⑤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
講座名 | 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 |
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講師名 | 我妻 幸長 Yukinaga Azuma |
定価 | ¥15,800 |
学習時間 | 7時間7分 |
学習内容 |
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要件 |
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対象者 |
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機械学習(マシンラーニング)の中でも特に注目を集めているDeep Learningを学び、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しょう。出典: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
ディープラーニングをゼロから実装する講座。ディープラーニングをフルスクラッチで構築することにより、普遍的な原理がしっかりと身につく。
機械学習をUdemyで学習する5つのメリット
本章では機械学習をUdemyで学習するメリットをお伝えします。結論、以下の5点が機械学習をUdemyで学習する大きなメリットと言えるでしょう。
- スマホで視聴可能なため隙間時間に学びやすい
- 手頃な価格で30日間の返金保証が付いている
- 動画学習のため視覚的に理解しやすい
- 視聴期限無制限で講座が更新される
- 講師に質問できる
その【1】スマホで視聴可能なため隙間時間に学びやすい
Udemyはアプリを使ってスマホからでも動画を視聴することができます。そのため、通勤や通学時などの隙間時間を有効活用することができるでしょう。書籍だと荷物になってしまうのでスマホ一つで学習できるのは非常に大きなメリットと言えます。
その【2】手頃な価格で30日間の返金保証が付いている
Udemyの講座はセール時であれば1,000円台と非常に安く購入することができます。また、Udemyでは購入後30日以内であれば、返金申請をすることが可能です。今回紹介した講座を受講してみて「少し肌感に合わなかった」という場合は返金申請してみましょう。
返金保証について詳しく知りたい方はUdemy公式サイトの返金ページをご覧ください。
その【3】動画学習のため視覚的に理解しやすい
動画での学習であれば、具体的な操作手順や画面の動かし方など、書籍での学習に比べて理解しやすいと言えるでしょう。※個人的にはデュアルディスプレイでUdemyの講座を視聴しながら実際に手を動かしながら学ぶスタイルが一番効率的でおすすめの学習方法です。
その【4】視聴期限無制限で講座が更新される
Udemyの講座は買い切り型なので、一度購入してしまえば追加課金なしでいつでも動画を視聴することができます。数ヶ月後に復習がてら視聴し直したいケースは往々にしてあるかと思うので非常に大きなメリットと言えるでしょう。また、(講師次第ではあるものの)講座は随時Updateされていくので、鮮度の保たれた教材を無期限で視聴可能と言えます。
その【5】講師に質問ができる
Udemyには(有料の)各コースに「Q&A」項目が設けられており、講座の内容について講師に質問することができます。また、他の生徒の質問&回答を確認することもできるので、わからない点が出てきた際に「Q&A」項目を見ることで解決に至ることがあるはずです。
Udemyであれば場所や時間に捉われず手頃な価格で学習可能。買い切り型なので一度購入してしまえば期限無制限で視聴することができるのに加えて、講師に質問することができるので効率的な学習が可能である。
機械学習をUdemyで学習する2つのデメリット
本章では機械学習をUdemyで学習するデメリットをお伝えします。結論、以下の2点が機械学習をUdemyで学習する大きなデメリットと言えるでしょう。
- 情報が古い可能性がある
- 講座の質が悪い場合がある
その【1】情報が古い可能性がある
ITに関するノウハウは「日進月歩」、どんどん進化していきます。講座がアップロードされた後に講師による更新がなされていない場合、動画内の情報が古くなってしまっているケースが往々にしてあるでしょう。そのため、Udemyの講座を購入する際は「最終更新日」を必ずチェックするようにしてください。
その【2】講座の質が悪い場合がある
Udemyの講座によっては、講師の声が小さかったり、説明がわかりづらかったりと、質の悪い場合があります。とはいえ、Udemyには先述の通り、30日以内の返金保証が付いているため安心してください。
Udmeyの講座によっては情報が古い場合があるため、購入の際は講座の「最終更新日」を確認する必要がある。また、講師によっては講座の質が悪い場合があるがUdemyには返金保証制度があるため安心して講座の購入が可能。
機械学習を効率的に学ぶために大切なこと
本章では機械学習を効率的に学ぶために大切なことを現役エンジニア目線でお伝えいたします。結論、以下の3点を意識するようにしましょう。
- アウトプット量を増やす
- わからない点は質問する
- 書籍など他リソースも活用する
その【1】アウトプット量を増やす
単に暗記するのではなく理解した上でアウトプットし現場で使えるスキルをモノにすることが何より重要です。エンジニアに求められるのは「知っている」ではなく「使える」スキルだということをくれぐれも忘れることなく、学習にあたっていただければと思います。
その【2】わからない点は質問する
学習を進めていると、一人ではなかなか解決できない問題と遭遇することがあります。そういった際に効率的に学習するために質問できる人を作ることが大切です。Udemyでは講師に質問できるので、自分で調べてわからないことがあれば遠慮なく質問してみましょう。
また、MENTAのようなオンラインでメンターを見つけることができるサービスやteratailのようなITエンジニア特化型のQ&Aサイトを活用してみると良いかと思います。
その【3】書籍など他リソースも活用する
また、Udemyでの学習だけで不十分と感じたら書籍をはじめとした他の学習リソースも積極的に活用していくことをおすすめします。先述のUdemy講座での学習のデメリットを補うことができるので二刀流での学習が個人的にもおすすめです。
機械学習をUdemyの講座で学習したら案件を探してみよう
Udemyで機械学習の勉強を済ましたら、以下の求人サイトから案件を獲得してみることをおすすめいたします。週1,2の副業案件からフリーランス向けの案件まで幅広く掲載されております。一度サイトを覗いてみると良いでしょう。
今すぐ案件を探すなら、以下の3社が非常におすすめなので、無料登録して自身に合う案件がないか探してみると良いでしょう。
【第1位】 FLEXY | 週1〜5、100万以上/月など、幅広い案件を扱っている。案件の90%以上がリモート案件。希望に合わせてコーディネーターが最適な提案をしてくれる。 |
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【第2位】 Remogu | リモート案件のみを扱っている。週2日や夜間OKの案件が豊富。エージェントによる手厚いサポートを受けることができる。 |
【第3位】 レバテックフリーランス | 求人数、利用者数が業界No.1。エンジニアであれば、まず登録しておきたいエージェント。 |
【2024年最新】Udemyのおすすめ機械学習講座|まとめ
ここまでUdemyのおすすめ機械学習講座を紹介してきました。今回紹介した講座はどれも良質なので、自身に合った講座を選んで受講してみることをおすすめいたします。本記事がUdemyの良質な機械学習講座を知る上であなたのお役に立てたのなら幸いです。
- 90%以上がフルリモート案件
- 週1〜3日程度の副業向け案件が多い
- 自身のライフスタイルに合った働き方ができる
- 希望に合わせてコーディネーターが最適な提案をしてくれる
- 定期開催される交流会や勉強会で人脈を広げることができる
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