【Udemyレビュー】【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 -
講師:吉崎
受講者数:37,253人
概要
機械学習における重回帰分析を軸に、必要な数学理論からPythonでの実装まで、実務で活用できるデータ分析スキルを体系的に習得できる実践的な中級者向け講座です。
学習内容
重回帰分析を中心として、線形代数や統計の基礎から実践的なPythonでの実装まで、機械学習に必要な数学的基礎と実装スキルを体系的に学習できる講座です。
おすすめポイント
手書きの数学解説とハンズオン形式のプログラミング実践を組み合わせた独自の教授法により、理論と実装の両面から深い理解を促進する構成となっています。
こんな方におすすめ
機械学習の基礎は理解しているが数学的な理論や実装の詳細について深く理解したい方、データ分析の実務スキルを体系的に習得したい方に最適です。
こんな方には不向き
すでに重回帰分析や機械学習の実務経験が豊富な上級者には基礎的な内容が含まれるため、より高度な内容を扱う上級編の受講をお勧めします。
手書きによる視覚的な説明と、基礎からステップバイステップで進む構成が高く評価されています。特に数学的な概念の説明が丁寧で、初学者でも理解しやすい工夫が随所に見られます。ただし、説明のペースが速いという指摘も一部あります。
理論から実装までの流れが実践的で、特に重回帰分析の実装部分は実務での活用を意識した内容となっています。ただし、より高度な応用例や実践的なケーススタディの充実が望まれます。
Q&Aの対応が不十分という指摘が複数あり、受講生同士での問題解決に依存している状況が見られます。環境構築やエラー対応に関するサポートの強化が必要です。
手書きの教材は高品質で理解を促進する一方、環境面での古さが指摘されています。Pythonやライブラリのバージョンの違いによる問題が散見されます。
本講座の最大の強みは、手書きによる丁寧な数学的説明と実装の橋渡しにあります。特に線形代数から重回帰分析までの流れが体系的に整理されており、「なぜその数学が必要なのか」という本質的な理解を促進しています。初学者にも配慮された説明スタイルで、数学記号の読み方から丁寧に解説されている点も高評価です。また、理論と実装をバランスよく学べる構成で、Pythonでの実装を通じて理解を深められる点も特徴的です。
いくつかの技術的な課題が指摘されています。特にコースの年数経過に伴うPythonやJupyter Notebook周りの環境の違いによるエラーが発生する点や、Q&Aのサポート体制が十分でない点が課題として挙げられています。また、一部の受講者からは基礎的すぎるという指摘もありますが、これは対象者を初学者に設定している講座の特性として捉えるべきでしょう。これらの課題はありますが、手書きでの丁寧な解説と体系的な学習構成により、十分に学習効果が得られる講座となっています。