【機械学習入門】初心者向け 動画教材4選

機械学習の技術は数ヶ月単位で日々更新され、書籍が出るタイミングでは古い技術になっていることも少なくありません。確立された分野の情報を体系的に学ぶ上では書籍がおすすめですが、最新情報にアクセスするには、動画教材がおすすめです。

この記事では、初心者が機械学習を学ぶ上でおすすめの動画教材を、4つご紹介します。

Pythonの学習

これからご紹介する教材は、主にPythonを用いて機械学習を学んでいきますが、Python以外でも何らかのプログラミング言語習得経験がある人向けです。

もしプログラミング言語の学習経験がないようであれば、他の教材で予習しておくことをおすすめします。

Pythonのように、ある程度確立された内容であれば書籍もおすすめですが、以下のような動画教材で、説明付きのライブコーディングを閲覧するのも勉強になります。

Python 3入門 (全31回) – プログラミングならドットインストール

画像認識の専門家によるPython機械学習コース (有料)

Pythonで機械学習：scikit-learnで学ぶ識別入門 | Udemy

Pythonの機械学習ライブラリscikit-learnとインタラクティブなプログラミング環境Jupyter Notebook (旧iPython Notebook)を使って、実際にPythonコードを実行します。Jupyter Notebookは、機械学習の実行環境の中でも特に視覚的にわかりやすく、初心者向けです。他メンバーへのコード共有にも向いており、習熟後の実務向きとも言えます。

講師のToru Tamaki氏は広島大学准教授で、コンピュータビジョン・画像認識・パターン認識・動画像処理・医用画像処理を専門としています。やや専門性は高くなりますが、2017年時点では他にも以下の講座が無料で公開されており、星4.6以上の高いフィードバックを得ています。難易度の高い内容ながらも、わかりやすい説明が定評です。

ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎1

画像処理と3次元幾何：コンピュータビジョン基礎2

世界5万人が受講したPython機械学習コース (有料)

【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス | Udemy

表題の通り、世界で5万人が受講したJose Portillaによる英語のコースを日本語化したものです。合計で17.5時間とボリューミーですが、numpyやpandasといった機械学習に欠かせないライブラリから、Kaggleのタイタニック号乗客の生存予測モデル作成を題材にした実践データ解析まで、機械学習の基礎を幅広く扱っています。実行環境は、Jupyter Notebookです。

スタンフォード大学の講義をオンラインで受ける (無料)

Machine Learning – Stanford University | Coursera

機械学習の世界的キーパーソン10人でも取り上げたAndrew Ngによる、スタンフォード大学の講義です。Andrew Ngは、Courseraの創始者でもあります。

コースは無料で受講でき、修得したことを公式に認定する修了証を取得するには有料です。英語で講義が進みますが、日本語字幕やスクリプトを表示できます。

大学の講義のように週単位で構成されており、講義の間に入る小クイズは、理解できていない箇所に早めに気付くのに役立ちます。また、各章の最後のテストは期限が決められているのがUdemyと異なるところです。期限を過ぎてもペナルティはありませんが、自分一人ではつい先送りにしがちな独学に緊張感が生じます。

Pythonと同時にRも学ぶ (有料)

Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R In Data Science | Udemy

2017年10月時点で、Udemy上の機械学習系動画教材で最も多い126,156名の受講者と、19,308件の評価を集めている講義です。合計40.5時間という長時間の理由は、内容の濃さに加え、PythonとRのそれぞれの方法を解説しているためです。

Pythonの実行環境はSpyder、Rの実行環境はRStudioを使用することと、英語の講義で日本語字幕はないという条件でも学習できる人にとっては、最適な教材です。

まとめ

Udemyの講座は有料ですが、スクリーンショットの通り定期的にキャンペーンを行っており、うまくタイミングを合わせれば、定価よりも大幅にディスカウントされた価格で購入することもできます。

10年前とは異なり、世界トッププレイヤーによる教材を安価に入手し、日本で自宅にいながら学習できる時代です。初心者からステップアップするべく、フル活用しましょう。

Avintonジャパンでは機械学習プロジェクトが進んでいます。弊社エンジニアが開発した犬種判別アプリケーションDog Face Classification も機械学習を用いて開発しました。

また先日新たに、アカデミーページ内に 機械学習セクションを追加しました。

Jupyter Notebookを使用して実際にコードを書くとすぐに結果が反映され、画像分類プログラムの実装体験をすることができます。

ぜひチェックしてみてください。

機械学習に興味のある方、勉強してみたい、と言う方はぜひお問い合わせください。

MeetUpイベントも定期的に開催しており、就職に関する相談も受け付けております。

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