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【2024年最新】Udemyの機械学習講座おすすめ5選を現役エンジニアが紹介

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  • 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。

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目次

【2024年最新】Udemyの機械学習講座おすすめ5選

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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】
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
  • 簡単な機械学習のコードを書けるようになる。
  • Pythonの基礎的なプログラミング技術が身につく。
  • ビジネス上必要な人工知能の基礎知識が身につく。
  • 有名な機械学習ライブラリが扱えるようになる。
  • 機械学習と関連した簡単な数学の知識が身につく。
  • 人工知能全般についての知識が身につく。
要件
  • 中学レベルの数学で十分です。高度な数学は必要ありません。
  • プログラミングが全くの未経験でも問題ありません。
  • MacでもWindowsでも大丈夫
対象者
  • 人工知能、機械学習に興味があるが、最初のとっかかりが分からない方
  • 人工知能、機械学習関連の分厚い書籍に辟易した方
  • 人工知能、機械学習をビジネスで扱う必要に迫られた方
  • 数学、プログラミングが人工知能学習の障壁になっている方
  • 人工知能の学習を通してPythonプログラミングを身に付けたい方
  • 文系の方、非エンジニアの方にもおすすめ

【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
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
  • Pythonを使って機械学習のアルゴリズムの実装を行うことができる
  • 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る
  • 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る
  • 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る
  • モデルの精度を高める方法を知ることができる
  • Google colabの使い方を学ぶことができる
  • Tensorflowの使い方を学ぶことができる
要件
  • 行列の簡単な計算
  • 指数関数などの高校レベルの数学の知識
対象者
  • 機械学習に興味を持っている方
  • 線形回帰やロジスティック回帰といった内容については何となく学んだが、更に深く理解をしたい人
  • データサイエンスの分野でキャリアを開始したい人
  • 機械学習の各アルゴリズムを直観的に理解したい人
  • 機械学習の専門書を読んだが、数式が難解で良く分からないと感じている方

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
講師名Satoshi A
定価¥27,800
学習時間6時間52分
学習内容
  • 時系列分析の基礎
  • Pythonによる時系列データの処理
  • 機械学習による時系列予測
  • ディープラーニングによる時系列予測
  • 機械学習・ディープラーニングの基礎知識
  • フーリエ変換の基礎知識
要件
簡単なPythonが書けるとよい
対象者
  • 時系列予測をしてみたいPython初心者
  • データ分析業務の初学者
  • ディープラーニングをやってみたい人
  • 機械学習をしてみたい人

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)
講師名Shota Fukuyama
定価¥27,800
学習時間7時間48分
学習内容
  • 教師あり学習によるAIモデル開発スキルが身に付く(プログラミングスキル(Python、Scikit-learn、Pandas、Matplotlib等各種ライブラリ含む)、開発プロセス完遂スキル(事前準備(データの整形等含む)、学習、評価、改善))
  • 深層学習や強化学習など、教師あり学習以外のAIモデル開発の学習効率が上がる(他の学習方法との差分(深層学習ならTensorFlow等のライブラリ利用方法等)のみ学習でOK)
  • 普段使っているAIサービスに対する疑問が晴れてスッキリする(ChatGPTが誤った回答を返すことがあるのはなぜ?、Amazonのお勧めに求めていない商品がレコメンドされることがあるのはなぜ?、Googleフォト上で別人を同一人物と認識されることがあるのはなぜ?)
  • AIエンジニアで構成されるチームや組織のマネジメントスキルが上がる(プロジェクトの問題解決力アップ、エンジニアのアサイン力アップ(スキルレベルの見極め)、リスクマネジメント力アップ)
  • 最小二乗法、決定木、サポートベクターマシン(SVM)といった教師あり学習で使用される主要なアルゴリズムの仕組みが理解できる
要件
  • (ハンズオン含め全セクション受講されたい方)オブジェクト指向プログラミングの基礎知識
  • (ハンズオン以外の概要、理論編セクションのみ受講されたい方)無し
対象者
  • 教師あり学習によるAIモデル開発スキルを身に付けたい方
  • 深層学習や強化学習など、教師あり学習以外のAIモデル開発の土台となる知識やスキルを身に付けたい方
  • 普段使っているAIサービスに対する疑問を解消してスッキリしたい方
  • AIエンジニアで構成されるチームや組織のマネジメントスキルを身に付けたい方

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
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
  • ディープラーニングの原理を理解し、ゼロから実装できるようになる。
  • ディープラーニングのコードの読み書きができるようになる。
  • バックプロパゲーション(誤差逆伝播法)によりニューラルネットワークが学習する仕組みを理解できる。
  • 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の仕組みを理解できる。
  • 数学やプログラミングをディプラーニングで活用する具体的な方法を学べる。
  • TensorFlow、Chainerなどのフレームワークの学習コストが下がる。
要件
  • 何らかの、オブジェクト指向プログラミングの経験があった方がベター。
  • 中学-高校レベルの数学の知識が前提として必要。
  • WindowsでもMacでも大丈夫です。Linuxのサポートは行いませんが、コードは全ての環境で共通のもの。
対象者
  • ディープラーニング、AIをこれから本格的に学びたい方。
  • ディープラーニングの原理を基礎から学びたい方。
  • TensorFlow、Chainerなどのフレームワークの動作原理を知りたい方。
  • ディープラーニングをフルスクラッチで実装したい方。
  • フレームワークの使い方については解説しませんので、お手軽にディープラーニングを使いたい方には向きません。

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

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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。

  1. スマホで視聴可能なため隙間時間に学びやすい
  2. 手頃な価格で30日間の返金保証が付いている
  3. 動画学習のため視覚的に理解しやすい
  4. 視聴期限無制限で講座が更新される
  5. 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

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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。

  1. 情報が古い可能性がある
  2. 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

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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。

  1. アウトプット量を増やす
  2. わからない点は質問する
  3. 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。

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機械学習をUdemyの講座で学習したら案件を探してみよう

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【2024年最新】Udemyのおすすめ機械学習講座|まとめ

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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。

「YesNoCode」では、他にも現役エンジニア目線でITに関する記事をたくさん公開しているので気になる記事がないか併せてチェックしてみてください。
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