【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【勉強メモ】

プログラミング学習はじめのユーキです。

今回は、機械学習について学ぶため、Udemyにて下記の講座を受講しました。

【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 –

結論から言って、初心者の僕にとって最高によかったです。

学びを体系化するため、「学んだこと」「講座を受けてよかったこと」「今後の活かし方」の3点についてアウトプットしていきます。

それでは参りましょう!

学んだこと

最終的には、部屋の広さから家賃の予測をするモデルを作成することができるようになりました。

このために、下記のような学びを得ました。

・数学の知識

・機械学習(単回帰分析)の知識

・プログラミングのスキル

・ライブラリの実装スキル

数学の知識

中学・高校・大学それぞれで学ぶ「微分」についてわかりやすく教えてもらうことができます。

微分とは関数の接線の傾きで、接線の傾きが0になるときにある関数が最小となります。

機械学習(単回帰分析)の知識

学んだ数学の微分の知識は機械学習の基礎、単回帰分析で活かすことができます。
単回帰分析とは数値を予測する手法です。

ある変数x(部屋の広さ)とy(家賃)に相関関係があると仮定して、2つの変数の関係性を

y = ax + b

と表し、適切なa(パラーメーター)を求めることでxとyの関係性を求めます。

実務では、膨大なx(部屋の広さ)とy(家賃)のデータがあり、そこから最適なパラメーターを算出します。

プログラミング(Python)のスキル

膨大なデータを処理するために、プログラミングを用いて自動的に計算させます。
具体的にはPythonを基礎から学ぶことで実現していきます。

僕はプログラミング初心者ですが、基礎から学ぶことができました。

初めは変数の取り扱いから、最終的にはfor文やif文の制御構文を学びました。

ライブラリの実装スキル

Pythonでデータを処理するには、上記の構文に加えてライブラリといったプログラミングを使いやすくするためのツールを利用します。

具体的には下記のツールを利用しました。

・Numpy(ナムパイ)・・・数値計算

・Pandas(パンダス)・・・データ処理

・Matplotlib(マットプロットリブ)・・・図形描画

ナムパイを使って数値を計算させ、パンダスによりデータを加工し、マットプロットリブによってデータを可視化するようなイメージです。

講座を受けてよかったこと

「jupyter notebook」は復習がしやすい

Pythonは「jupyter notebook」というツールを使って使用します。
ノートブックというくらいなのでプログラミング言語を書くだけでなく、見出しやメモを追加することができ、復習のしやすさが抜群です。

動画学習は「受講後はわかった気分になったものの、いざ復習するときに全然覚えていない」というケースが頻繁に起こるので、復習のしやすさが重要です。

今後Pythonを動画講座で学ぶ時は「jupyter notebook」を利用した環境を選ぼうと思います。

専門的説明がわかりやすい

数学やデータ分析は理系的学問でしたが、「平易な言葉を使ったゆっくりとわかり易い説明」が非常によかったです。
こうした分野を学ぶには、初めはできるだけハードルを下げてわかりやすさ重視の説明がしっくりきますね。

今後の活かし方

学習方法のサイクル

技術を学んだらアウトプットが重要そうです。

今後は下記の流れていく予定。

・学習(動画講座、書籍)

・復習

・アウトプット

良いサイクルで効率よく技術を習得していきます。

機械学習のステップ

機械学習の学習は大きく分けて「分析手法」と「理論となる数学」が必要になります。

どちらも身の丈にあった教材を選び、徐々にステップアップすることで一定の知見をえていきたいと考えています。
分析手法は未知の分野のため動画教材をメインに据え、Udemyで基本を固めたのちはCourseraの「Machine Learning」

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 – 中級編 –

Coursera Machine Learning

数学は微分積分・線形代数、確率統計が必要でありこちらの教材を用いることで学習可能そうです。

【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【勉強メモ】まとめ

今回は、講座で学んだ知識・内容、講座のよかった点、今後の活かし方について扱いました。

未経験の僕でも、基礎的な知識と今後の展望を持つことができたので、大満足でした。

それでは!

【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 –