はじめに
キカガクは、2017年に設立された「機械学習」を現場で導入するための教育サービス等を運営している会社です。
動画でデータ分析・データサイエンスを学びたい方にオススメのプラットフォームです！
キカガクのPython&機械学習入門や脱ブラックボックスコースの講座内容を知りたい方は以下のブログ記事をご覧ください。
>>【無料】キカガクの講座紹介
Python&機械学習入門の感想については、以下のブログ記事もご覧ください。
>>【感想】無料のキカガク Python&機械学習入門を受けてみた
Python&機械学習入門との違い
脱ブラックボックスコースの講座を受けましたので、まずは、先に受講したPython&機械学習入門との違いをお伝えします。
・Python&機械学習入門の対象はプログラミング初心者や機械学習の初学者です。
・脱ブラックボックスコースの対象は、ＡＩや機械学習について興味あるエンジニアとＡＩにかかわっているビジネスマン（中上級者）です。
・脱ブラックボックスコースには、講義の後で学んだ内容をテストで復習することができます。
・Python&機械学習入門の授業形式は、リーズリーフに手書です。
・ブラックボックスコースの授業形式は、画面上にペンで書く方法です。
動画の対象は違いますが、どちらの授業形式も講義内容を理解しやすので、差は特に感じませんでした。
感想 脱ブラックボックスコース
脱ブラックボックスコースの「数学の基礎」では、微分についてはPython&機械学習入門で学んだ内容と同じようなものも多いので微分について自信がある方は飛ばしてもよさそうです。
しかし、私は、Python&機械学習入門を１回見ただけでは正直覚えている自信がありません。
そのため、復習としてしっかりもう一度講義をみました。
また、動画を見終わったあと、テストを最初のうちはやってました。
しかし、動画内容に比べて少し難しく感じました。
間違えた場合には、動画を見直して再度テストという方法も行っていましたが、できの悪い私ではテストを全問正解するのに、時間が想定以上にかかりました。
そのため、テストは途中からは行わず、先の動画をみることにしました。
Python&機械学習入門は動画時間ぴったり講義をしますが、脱ブラックボックスコースは、動画時間よりも早く終わるものが多いです。
よりコンパクトになってるので、サクサク進むことができるという印象をもちました。
「数学の基礎」の「情報理論」のところから急に難しく感じました。やはり、文系には式の変形が複雑になると結構しんどいです。
python実装のところでは、ほかのところでも教えてくれなかったGoogle Colaboratoryのマークダウンモードの説明や数式の打ち方もおしえてくれたのは、目から鱗でした。
また、 Google Colaboratory のショートカットとして、初耳の話題がありました。
ワードを選択して、Ctrl+Dです。
これを打つと、そのあとに出てきた同じワードも選択できて、一緒に修正することができます！
これはコードを打つときには、すごく便利だと感じました。なお、 Ctrl+D は押すごとに次のワード、さらに次のワードと選択範囲が拡大されます。
コードの修正がはやくできるので、オススメのショートカットです！！
そのほかのGoogle Colaboratoryのショートカットキーについて知りたい方は、以下のブログ記事を参考にしてください。
>>Google Colaboratoryよく使う便利なショートカットキー
ニューラルネットワークでは、より高度の数学なので、最初は本当に何をやってるかわからなかったです。
わからないときは、さらっとみるだけでもいいです。
また、別の機会やニューラルネットワークを学ぶ必要があるときになったら、再度こちらの動画を見てみましょう。
私もニューラルネットワークのデータサイエンスコンペに参加する際に、改めてこちらの講義をみました。
ニューラルネットワークを使用するデータサイエンスコンペに興味ある方は以下のブログ記事をご覧ください。
>>【Kaggle入門ー画像認識】Digit Recognizer
その際には、以前に比べて、非常にわかりやすく感じ、ニューラルネットワークについて理解することができました。
他方、このコースでは、pytorchの操作も学ぶことができます。
最初にニューラルネットワークの数学を説明し、その後にpytorchで同様のことを操作して説明してくれます。
操作の際には、数学で行ったことを振り返りながら教えてくれるので、数学の理解もより進みます！
まとめ
脱ブラックボックスコースは全体的に、Python&機械学習入門よりは、内容が難しいです。
しかし、このレベルのものを初学者・入門者が現段階で学べるということは大変いいことだと感じました。
まずは、イメージしやすい単回帰や重回帰を学ぶことが大事です。
しかし、ニューラルネットワークは機械学習・AIを学ぶ上でいつかは通る道だと思いますので、それが今の私のレベル（初学者）で、先に学べたことに意義があると感じました。
引き続き勉強をしていきながら、ニューラルネットワークでわからないことができたら、またこの動画に戻って復習をしたいと思っています。
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動画プラットフォームだと、視覚・聴覚を刺激しながら学べますし、プログラミングも同時に行う場合は触覚も使用します。
つまり、3つの感覚を同時に使って学ぶことができるので、ほかの手段よりも学習の理解も早くそして深いので、オススメです！！
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