【Udemyレビュー】AIエンジニアが教えるRとtidymodelsによる機械学習と予測モデリング

4.5(180件の評価)

講師: shun

受講者数: 1,724人

最終更新日: 2023/10/31

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講座概要

学習内容

Rとtidymodelsを使用して機械学習の予測モデリングの全工程を学習し、データの分割から特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータチューニング、モデル評価まで実践的なワークフローを習得できます。

おすすめポイント

tidyverseとの優れた連携性、データフレームへのモデル格納機能、XGBoostやLightGBMなどの統一的な文法での実装、そして予測モデリングの全工程を一貫して学べる体系的なカリキュラム構成が特徴です。

こんな方におすすめ

データ分析や機械学習に興味があり、Rを使って実践的な予測モデリングを学びたい方、特にtidyverseエコシステムを活用したモダンなR programming手法を習得したい方に最適です。

あまりおすすめできない方

すでにPythonのscikit-learnで高度な機械学習プロジェクトを実装している方には基礎的な内容が含まれるため、代わりにtidymodelsの高度な機能や最新の機械学習手法に特化した上級コースをお勧めします。

まとめ

本コースはRとtidymodelsを使用して、探索的データ分析から始まり、データ分割、モデル構築、特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータチューニング、そしてモデル評価まで、実践的な予測モデリングの全工程を体系的に学習できる包括的な機械学習入門コースです。

評価スコア
わかりやすさ8.5
初学者向けの丁寧な説明と視覚的な補助により、複雑な機械学習の概念を理解しやすい形で提供しています。特に図解による説明と体系的な構成が高く評価されています。一部の高度な内容については理解に時間を要する可能性がありますが、繰り返し学習できる教材構成となっています。
実践力8.8
実務での即活用を意識した構成で、特にtidymodelsの実践的な使用方法を網羅的に解説しています。総合演習を通じて実践力を養成でき、Kaggleなどでの活用も視野に入れた応用力の育成が可能です。
サポート体制9.0
質問への迅速な対応と丁寧な回答が特徴的です。補足資料が充実しており、環境構築などの技術的な課題にも適切なサポートが提供されています。コミュニティでの学習支援体制も整っています。
教材品質9.2
スライド、コード、補足資料などが充実しており、全ての教材がダウンロード可能です。教材の品質が高く、特に視覚的な説明資料が充実しています。コードの品質も高く、実践的な学習に適しています。
受講生のレビュー分析

ポジティブなレビュー

本講座は、Rとtidymodelsを使用した機械学習の実践的な学習環境を提供しています。特に以下の点が高く評価されています：1) 初学者でも理解できる丁寧な説明と体系的な構成、2) 視覚的な補助資料の充実、3) 実務での即戦力となる実践的な内容、4) 質問対応の迅速さと丁寧さ、5) ダウンロード可能な充実した教材。また、Pythonが主流の機械学習分野において、Rによるアプローチを詳細に解説している点もユニークな特徴として評価されています。

ネガティブなレビュー

いくつかの改善点も指摘されています：1) 一部レクチャーでの音量の不安定さ、2) 環境構築での躓きやすさ、3) 実データを使用した具体的な計算例の不足、4) データ評価と仮説設定のプロセスがやや曖昧、5) 若者言葉の使用への違和感。ただし、これらの課題は講座の本質的な価値を損なうものではなく、提供される知識と実践的スキルは、機械学習を学ぶ上で非常に有用です。特に、補足資料や質問対応の充実により、これらの課題は十分にカバーされています。