【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 (Udemy.com)

よい講義だと思います。 他のPython・機械学習の講義は講師の言っている内容がわからず、chatGPTで調べて。。。という時間が掛かりますが、この講義はほとんど講義の中で説明をしてくれるので、「講義の内容を他で調べる」という本末転倒の事象があまり起きません。 しかしながら、ライブラリのバージョンアップの関係で講義の中で使われているコードが一部使えずエラーが出るということがありました。 それはchatGPTに聞いて解決できました。 その点を加味しても評価は最高レベルです。

理論で挫折してコーディングまで辿り着けなかったので、理論的な解説は直感的なイメージに留めて、Python での実装の方法を丁寧に解説していて助かりました。 ニューラルネットワークに焦点を当てたら講座があれば是非受講したいです。 講座の収録が前なのか、ボーナスレクチャーのリンクが切れていたのは残念でした。

色々なコードの書き方において大変参考になる。 今後も実務面で迷ったときに何度も見直すと思う。 ただ不満もある。 ・シンプルに説明がわかりにくい。表現が何を言いたいのかわからない場合も多い ・コード実装の前にそもそもそのコードをどう使い分けるべきなのか、意義と理由付けが弱いので何を学習しているのか見失いそうになるときが多い ⇒良くも悪くもエンジニアが作った講義だなー、というのが感想。 ある程度の上流理解ができている前提で、 実務だけ知りたい、という人でないと多分きつい

さすがに強化学習や自然言語処理、CNNをこの短時間かつ実用性に乏しいコードだけで説明するのはどうかと思いましたが、Part5まではまずまず良かったと思います☆ 丁寧すぎるくらい丁寧にコードを1行ずつ説明してくれますし、いきなりコーディングに入るのではなく、まず直感的に理解し易くするような説明を入れてくれている点もGood。この講義を受けてすぐに実践で活用出来る感じでは無いですが、Pythonの使い方は一通り覚えた人が、具体的に身近な案件に対してどういったアプローチの機械学習を活用していけば良いのかのイメージ作りをするという観点での活用をおススメします☆

【改善してほしい・気になった点】 ・全体的に冗長なので、動画の編集または取り直しをして欲しいです。個人的にはミスを講義中に訂正することは悪くないと考えていますが、多すぎると思います。 ・（重要ではないですが）序盤からColaboratoryを「コラボタリ」と発音されており、後の講義が不安になりました。 ・小テストはバランスのとれた分量で、解説を加えて頂ければ嬉しいです。 ・タイトルと概要欄の説明（特に受講対象者）、実際の講座内容が合致していないように感じます。「基礎からの理解」と「直観的な理解」の二つを同時には満たせていないと思います。 【良かった点】 ・多数のアルゴとそのコーディングを今までと違う視点で見れたこと。 ・Google Colabを使うきっかけになったこと。

私にはレベルが高い内容ですし、業務外の知識だったので非常に習得が困難でした。約1年通勤時間に勉強していました。 でも絶対この科目を学習しておくと良いと思いました。 ・情報化についていくこと。 ・分析についての概論が、(本当はもっと詳しいのです。) ・グラフで全体を把握したり、未来をイメージしたりするセンスができました。 とても詳しく丁寧に教えてくださっているのに、私はイメージしかインプットできなかったのは、私の能力不足です。 この分野を一生懸命学ぼうとするには、大変情報量も多く、良心的な価格になっていて優秀なコンテンツだと思います。 私は大橋先生の大ファンになりました。

大橋先生、先ほど講座を修了しました。機械学習、ディープラーニングを勉強する上で大変参考になりました。以下備忘まで。 ・当方はGoogleコラボではなく、Spyderでコードを見ながら実装をしていきました。Spyder側の環境を合わせるのを苦労しましたが、以前VS Codeで機械学習を始めた時よりはスムーズにできました。(この辺は経験値が必要ですね) ・講義で使ったCodeがいくつか不具合があり、それを修正しながら進めましたが、逆にそれでCodeを修正する過程で理解が深まった気がします。(アプリオリはDownloadしたものから全面Code書き換えでした・・・) ・字幕はひどいですね～。P値が「ピーチ」になっていました。桃じゃないんだから・・・。字幕は見ないことを推奨します。 ・当方は休み休みでしたが、会社の通勤や昼休みに「直感的な理解」の部分を見て、家のPCでCodeを見ながら「実装」をする、という感じで使いました。 ・全くPythonを触ったことが無い人だと苦労すると思いますが(特に環境構築)、ちょっとPythonの入門を齧って、これから機械学習、AIだ！と思っている人にちょうど良いと思いました。 本当に勉強になりました。いろいろ自分の仕事に生かしたいと思います。ありがとうございました。

様々な機械学習の種類を段階を踏んで学べる講座でした。前提になるpython機械学習の知識は必要と思いますが、そこまで詳しくなくても理解はできる内容だと思います。それぞれ深く踏み込んで理解するような内容ではないので、機械学習の深層を学びたいと思っている方には物足りないかもしれません。自分は機械学習初心者ですので、「どんな種類があるのかな？」くらいの軽い感じで受講しました。 各モジュールや文法がどんな役割を持っているのか詳しく知りたい方はご自身で調べたり、他の講座で補ったりが必要だと思います。 講座で実際に使っているコードも完成したものが配布されますので、自分は動画の解説を一時停止しながら写経していました。 動画を見て受講するだけなら、数日で完了すると思います。自分は写経しながらだったのでエラーが出たりするたびにかなり時間かかりましたが、その分自分の身になったと思います。 この講座では、サラッと機械学習の種類を学んで、自分の必要とするものがあればまた深堀して勉強するための入り口の部分になる講義だと思います。

ひとつひとつのアルゴリズムの解説を数式を極力使わず、図、グラフを多用しており、直感的に理解しやすいように置き換えて頂いており、非常にわかりやすかったです。 またそのアルゴリズムの適用方法の説明、適用後の説明が一回一回確認できるようになっており、その点でもわかりやすくかったです

英語版の本家の講座も購入済みなのですが、躓いてしまったまま時が過ぎ、なんと日本語版がリリースされたのを見かけて、こちらを購入。結論、非常にいい。 大橋さんの痒い所に手が届くほどの丁寧な説明が驚くほどわかりやすい。本家ではRを使用した講義はあるがこちらでは割愛されていて、講座全体の見やすさもUP。 使用ライブラリは、scikit-learnです。 ぜひぜひ他のSDS Team、Kirill氏の講座の日本語版も編集＆リリースに期待したいところです。切実に。 当講座とは関係ない話で恐縮ですが、講座の内容はいいものの、仮にこちらで内容に躓いてしまう人は、G検定あたりの取得を目指してみてはどうでしょう。基本的な機械学習や深層学習のアイデアの習得には良いベンチマークになるはずです。合格率も高く（7割ほど）、自信にもつながりやすいので、段階的に成長していける実感が持てると思います。