【感想】無料のキカガク Python&機械学習入門を受けてみた

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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は、オススメのプラットフォームになります!

今回、キカガクのPython&機械学習入門を受けましたので、感想をレビューします。

なお、Udemy【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 –は非常に人気です。口コミをみてみると、「手書きがいい」と書いてありました。

キカガク Python&機械学習入門

正直、手書きの何がいいのだろうか。。。と思っていましたが、

これがいい!

めちゃくちゃ、わかりやすい。オンラインなのに、塾の講義を1対1でかつ生で受けているようなイメージという不思議な感覚でした。

私は文系出身なので、高校数学は微分ぐらいしかやっていなくて、ほぼ中学数学しか覚えていません

そのため、当然機械学習で使うような数学は全然わかりません。このままでは、数学でつまずいてしまう可能性がありました。

そのような状態なので、手書きで丁寧に数学を教えてもらえることは、大変助かったというのが正直なところです。

しかも、これが無料で受けれるということで、いい世の中になったなとしみじみと思います。

動画で演習

また、動画で学んだ数学の知識については、動画上の簡単な演習問題で試すことができます。

動画中に「ここでとめて、計算してください」というところで、私も演習問題を解きました。当然結構間違えましたが(笑)

しかし、解いた後にその演習について丁寧に解説してくれるので、復習もばっちりでした。

機械学習では、2次関数微分が使われます。

中学・高校時代に学んだ数学がいままでの人生でそんなに役に立つことはありませんでしたが、まさか大人になってここで役に立つとは意外でした。

講義を受けていて出た疑問

講義を受けていて1点疑問がありました。

4.重回帰分析のモデルを決める部分ですが、予測値をW(ウェイト)転置×Xベクトル行列の掛け算としているが、W(ウェイト)ベクトル×Xベクトルベクトルの掛け算としないのか?

という点が、初学者の私には疑問でしたが。

私が考え抜いた結論としては、W(ウェイト)ベクトル×Xベクトルのベクトルの掛け算もできるけど、長くなるからやらなかったのではと思いました。

いずれにしても、W(ウェイト)転置×Xベクトルの行列の掛け算のほうが式は簡単ですしね。

Python演習

Python演習のcolab環境構築、Pythonの変数・基本構文・制御構文の部分は、以前YouTubeProgateでやってるので飛ばしました。

関数からは、動画をみながら、自分でもコードを打ちました。写経するだけもいい勉強になります。

やはり手を動かすということは、記憶に残りやすいです。

単回帰分析のところでは、前半の数学の講義で学んだ公式を実際に利用しますが、やはり動画を1回見ただけでは覚えられませんでした。

覚えるまで何回でも動画をみて復習をして、公式を頭に叩き込む必要があります。

演習問題の注意点

演習問題のところのモデルの保存で注意が必要です。

from sklearn.externals import joblib

上記のコードを動画では行っていますが、実際にPython(Google Colaboratory)でやるとエラーがでます

どうやら、現在はscikit-learnでは、joblibはsklearn.externalsにバインドされなくなっているようです。

そのため、ここでは、以下のコードのみを実行したらOKでした。

import joblib

まとめ

キカガク「Python&機械学習入門」はデータ分析で用いられる数学を分かりやすく学べるすばらしいコンテンツでした。

いつまで無料でみられるかわかりませんから、興味がある方はすぐにはじめることをオススメします。

「Udemy」では、以下のように、キカガク提供のPythonプログラミング力向上のためのコースも開講していますので、ご興味がある方はこちらもご覧ください。

Udemyで、大人気脱ブラックボックス講座については、以下のブログ記事をご覧ください。
脱ブラックボックスコースについては、こちらのブログ記事をご覧ください。

AI人材長期育成コース

キカガクには、50,000名以上が受講した確かな実績があり、90%が満足したと回答したAI人材長期育成コースというものがあります。

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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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