この様な悩みを持つ方に向けた記事なります。
AIや機械学習の学習教材のうち、無料だけではなく、なるべく良質なコンテンツを探している皆さんへ。
結論ですが、「機械学習入門のための学習サイトは、ほぼ無料」です。
これから機械学習を学びたい、更には機械学習を学んでいるけど更に他の学習教材で学びたいと言う方に向けて、機械学習やAIを学べるサイトをまとめましたので是非この記事を読んでください。
機械学習入門の為の学習サイトは、ほぼ無料だった【学習サイトまとめ】
機械学習入門の為の教材サイトの豊富さ
機械学習とはいえ、基本的にはPythonからの学習が必要となってくる訳ですが、学習方法として以下の2つの方法に分ける事ができます。
- 動画で学ぶ
- サイトの記事で学ぶ
ゲームなどのアプリで学ぶ方法を探してみましたが、機械学習を無料で学べるというアプリは中々ありませんでした。
このうちどれを選ぶのかはあなた次第です。
目的（機械学習を学ぶ）を達成するなら手段は何だって良い訳なので、動画や（あれば）ゲームでもokです。
つまり、手段など関係なくスキルをつけたもの勝ちです。
機械学習を学ぶ上での「僕の上司の教え」
僕は現在大学院の研究室で人工知能の研究をしていますが、元々のNoスキルでした。
その様な状態である日、AIに関する論文の束をドカッと渡されました。上司には非常に感謝しています。
しかし初心者からすると、萎えますよね。プログラミングスキルも何もない人が最初に論文で勉強するのは、流石に挫折する未来しか見えません。
プログラミングを始めとして機械学習の学習方法はぶっちゃけなんでも良い訳です。
もちろん論文で学習しても良いですし、海外へエンジニア留学しても良いですし、サイトで学習しても、書籍で学習してもokです。
とはいえ、ある程度のスキルにまで持って行けば、次のステップとして知識を固めるために専門学校に通うなりプログラミングスクールに通うと言うのも一つの手です。
動画でAI・機械学習の入門を学ぶ方法
筑波大学オープンコースウェア（TSUKUBA OCW）
TSUKUBA OCWとは、筑波大学が教育コンテンツを無償提供している公式プラットフォームで、様々な良質な講義動画が公開されています。
この筑波大学の「機械学習」の講義動画は、下記のリンク先から視聴できますので、是非利用しましょう。
» 筑波大学オープンコースウェア
自分の弱点分野のみ補強するという方法もありです。項目ごとに分けて下の「カリキュラム」に設定していますので、活用してください。
- 機械学習概論と単回帰 (1)
- 機械学習概論と単回帰 (2)
- 重回帰 (1)
- 重回帰 (2)
- モデルの複雑さと汎化 (1)
- モデルの複雑さと汎化 (2)
- 特徴選択とL1正則化 (1)
- 特徴選択とL1正則化 (2)
- 決定的識別モデル (1)
- 決定的識別モデル (2)
- カーネル/確率的識別モデル1 (1)
- カーネル/確率的識別モデル1 (2)
- 確率的識別モデル2/経験損失最小化 (1)
- 確率的識別モデル2/経験損失最小化 (2)
- k-meansと主成分分析(1)
- k-meansと主成分分析(2)
- ニューラルネットワーク1 基礎とCNN (1)
- ニューラルネットワーク1 基礎とCNN (2)
- ニューラルネットワーク2 RNNとGAN (1)
- ニューラルネットワーク2 RNNとGAN (2)
Amazon Machine Learning University
Amazon の開発者やデータサイエンティストのトレーニングに使用されているものと、同じカリキュラムが使用されている事が非常に魅力的です。
データサイエンティスト、データプラットフォームエンジニア、志望の方は人工知能、深層学習 をビジネスに応用する方法も同時に学べます。
最終的にAWS 認定も取得可能の様ですが、この様な資格はチリも積もればです。
取得できるものは転職で活用できますので、是非活用してください。以下リンクとなります。
» AWS トレーニングと認定 - 機械学習（ML）コース
※ この講座も英語のヒアリングができる事が必須条件ですが、有益な教材ですので是非活用して頂きたいところです。
Google IT Automation with Python プロフェッショナル認定
GoogleがPythonを独学できるコースを公開した講座です。
内容は非常に良質なコンテンツに仕上がっており、元々はCourseraが作成した講座の様です。尚、このCoursera自体の講義も良質ですので、是非活用してください。以下リンクです。
» Google IT Automation with Python プロフェッショナル認定
但し、講義は全て英語です。
ぶっちゃけこの程度の英語はリスニングできる様にしておく方が良いのですが、難しい場合には、他のサイトから始めて見るのも手です。
YouTube（無料学習教材の宝庫）
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機械学習入門のためのサイトは、YouTubeチャンネルにあり【無料かつ優良】
続きを見る
こちら、僕の記事になります。機械学習入門の方がYouTubeで学習する方法については、上記の記事で詳しく書いていますので、参考にどうぞ。
皆さんご存知の通りですが、今やYouTubeはエンタメだけではありません。
YouTubeは機械学習やプログラミングだけではなく、学習するための教材リテラシーの宝庫です
僕は現在医師とはいえ、大学院生なのでかなり金欠です。僕が機械学習を学ぶきっかけになったのもYouTubeがあったからと言っても過言ではありません。
Udemy
シリコンバレーから逆輸入した巨大学習プラットフォームです。機械学習に関する動画教材の大半はほぼ購入して見た気がします。
かなり多くの教材があるので、機械学習についても良質な動画が非常に沢山ありますので自分に合った動画が必ず見つかるでしょう。
無料で学ぶと言う観点では多少の講座しかありませんが、Udemyに関しては課金しても非常に有用な講義が詰まっています。
その中でもおすすめの講座をまとめておきます。
UdemyでAI・機械学習を学ぶ為のおすすめの講座
- 【キカガク流】脱ブラックボックス講座
- プログラミング言語 Python 3 入門 » Udemyで探す
- ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 » Udemyで探す
- Pythonで機械学習：scikit-learnで学ぶ識別入門 » Udemyで探す
- 時系列データ処理入門（RNN/LSTM, Word2Vec) » Udemyで探す
- 【Pythonで学ぶ】OpenCVでの画像処理入門 » Udemyで探す
- TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発 » Udemyで探す
個人的に、その中でも入門としてのイチオシはキカガクの「脱ブラックボックス講座」です。
ステマではないですし、ぶっちゃけ購入しないと損だと思います。（お値段セール中で1講座2900円程度）
参考に以下の記事をどうぞ。
» 【キカガク流】Udemyのキカガクを受講した感想【レビュー】
※ 尚、海外のUdemyの講座名をYouTubeで検索するという方法はダメですからね。絶対に。ダメですよ‥。
サイトの記事でAI・機械学習の入門を学ぶ方法
こちら、Python初心者の方にも向けて優良なサイトを紹介します。
fast.ai（ファスト・ドット・エーアイ）
米国では非常に有名な機械学習の無料オンライン過程です。ファスト・ドット・エーアイ（fast.ai）の学習課程は、AWSで提供されており、内容も非常に充実しています。以下リンクです。
» ファスト・ドット・エーアイ（fast.ai）
この無料オンライン過程を学ばれている方がスタンフォード大の研究者が開発した「ドーンベンチ（DAWNBench）」と呼ばれるベンチマークを使用した測定で、グーグルのコードに圧勝したアルゴリズムを開発したという歴史もあります。
無料で学習した方がGoogleに下克上出来るなんて、非常に夢がありますよね。英語ができる方には非常におすすめの無料オンライン学習プラットフォームです。
キカガク
機械学習の教育ベンチャー企業であるキカガクは基本的にオフラインの講座が中心です。
しかし2020/4/1 にオンラインで学習する事のできるサイトKIKAGAKUをリリースしました。
このサイトでは、データサイエンスの基礎や機械学習の基礎、ディープラーニングの基礎、画像認識の基礎、自然言語処理の基礎、を無料で学習することが出来ます。
非常に分かり易く、有益なサイトですし無料ですので是非利用されることをおすすめします。
Chainer Tutorial
機械学習に必須の数学的の知識、Python を用いたプログラミングの基本がしっかり解説されています。
また、機械学習・ディープラーニングの基礎的な理論、更には応用編として「画像認識」や自然言語処理などに機械学習を応用する方法に至るまで、幅広いトピックを解説しています。
このチュートリアルの対象になる方は、機械学習やディープラーニングの仕組みや使い方を理解したい大学学部生以上の方ですが、社会人でも有益な無料教材ですので、参考にどうぞ。以下リンクです。
» Chainer Tutorial
メディカルAI専門コースオンライン資料
こちら、僕も非常に愛用しているメディカルAI学会のオンライン資料です。少し医学の内容も入っている為、やや難しめですが、系統立てて分かりやすく解説すてくれています。以下リンクです。
» メディカルAI専門コースオンライン資料
尚、メディカルAI学会公認資格の記事については、以下の記事を参照にどうぞ。
» 日本メディカルAI学会 メディカルAI学会公認資格について【2020年度版】
東大松尾研監修エンジニア向けプログラム「DL4US」
東大松尾研究室が主宰されている講座の「松尾研究室」のプログラム「DL4US」です。上記リンクはGitに記載しているコードではありますが、非常に学習できる内容の幅が広く、画像解析や強化学習、GANまでが学べる講座になっています。以下リンクとなります。
» 松尾研監修 エンジニア向けプログラム「DL4US」
Machine Learning Crash Course
Googleが作成した機械学習エンジニア向けの基礎から学べるコースになっています。これも英語ではありますが、非常に有益な教材です。以下リンクです。
» Machine Learning Crash Course
京都大学学術情報リポジトリ KURENAI 紅
京都大学が学内で公開しているPythonのテキストを無料配布しています。
演習問題もセットになっており、非常に有益な京都大学のPythonの教材です。以下リンクです。
Advanced Machine Learning with scikit-learn
O'REILLY®️が提供しているAndreas Mullerによるビデオコース。機械学習を学ぶ方に取っては、非常に有名な書籍であるO'REILLYの「Pythonではじめる機械学習」の補助教材としての動画になっていますが、この動画だけでも非常に勉強になります。
» Advanced Machine Learning with scikit-learn
Python初心者の為の機械学習に向けたロードマップ
続きを見る
【独学可能】Python初心者のための機械学習修得に向けたロードマップ
わりと初期の設定から順序立てて解説しており、実際にこの学習方法でAI関連の企業に就職した方もいるので、皆様のお役に立てるかと。
フレームワークの学習の有用なサイト
フレームワークをサイトで学習する場合には、公式サイトを見るのが一番の勉強方法となります。
以下、おさえておくべき機械学習のフレームワークの公式サイトを載せておきます。
以上の公式ドキュメントは要checkです。
TensorFlow 2.x【ClassCat®️ AI Research】人工知能開発支援|AIビジネス導入トータルサポート
画像認識を学習するために有用なサイトになります。
ML初心者向けのMNISTのTensorFlowのコード解説の記事になります。MNISTを使用される方には非常に有用な記事ですので参考にどうぞ。
» TensorFlow 2.x【ClassCat®️ AI Research】人工知能開発支援|AIビジネス導入トータルサポート
オンライン講座でAI・機械学習の入門を学ぶ方法
オンライン講座も豊富にありますが、その中でも有益な講座をいくつかピックアップしておきます。
Aidemyプログラミングオンライン講座
aidemyプログラミングオンライン講座
aidemyも非常に豊富な講座があります。このうち、Python、機械学習、ディープラーニングについての入門については無料で受講することが可能です。
特に入門の方におすすめする理由としては、AIや機械学習のアルゴリズムの数学の部分についてはそれほど触れていません。
他のプログラミングスクールとは異なり、aidemyのページ内で学習を完結することが出来、また入門の方にもやさしい内容になっています。
全ての講座が無料というわけではありませんが、まずは無料で学習出来るものから手を付けてみるのも一つです。
本気で学習したいという方は、無料でビデオカウンセリング相談がAidemy Premium Plan で可能です。無料でカウンセリングを受けつつ、今後の学習プランを練るのも作戦として有益です。
Paiza
paiza ラーニング
paizaも豊富なコースが充実しており、paizaのブラウザ上で全て学習できるので環境構築を行う必要がありません。
その為入門の方には取っ付き易いかと思います。
ただし月額1480円/名の費用がかかります。（50名以上で受講する場合には1000円/名の料金になります）
2週間までは無料体験できるので、お試しにやってみるのも一つかと思います。
PyQ
PyQ
【PyQ】はPython入門者に適した講座になっています。
というのも、ゲーム感覚でクエスト(問題)を解きつつステージをクリアしていくオンライン講座になっている為です。
ガッツリ始めるのではなく、まずはゲーム感覚で慣れてみたい。。という方にはおすすめです。
ちなみにPyQは機械学習にも対応しています。
まとめ|AI・機械学習入門の為の学習サイトはほとんどが無料だった。
まとめてて確信しましたが、機械学習の入門を学ぶためのサイトはほぼ無料ですね。
現在は非常に恵まれており、素晴らしい時代です。所得が理由で学べなかった方も、努力次第で思う存分学習できますね。
僕が学生の頃は機械学習やAIに関しての書籍はわりと難解なものが多く、また学ぶための初期費用も高額で、初心者が始めるにはハードルが高いものが多かった。
でも、今回記事で紹介したような機械学習（Python）の学習サイトはそういった問題を解決しています。
今後需要が溢れているAI人材が、より増えてもらいたいと思いつつ、今日はこの辺で筆を置きます。