Udemy オンライン学習で始める機械学習のススメ(1)[PR]

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機械学習のために『プログラミング言語 Python 3 入門』を動画で学んでみた[PR]

2017年8月21日

機械学習(特にディープラーニング)を始める人にとって、Python言語を習得しているのは必須となっている。Udemyの人気講座で実際に学んだ感想を紹介する。

デジタルアドバンテージ 一色 政彦
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 今、機械学習(特にディープラーニング)によるAI(人工知能)をさまざまなプロダクトに組み込んでイノベーションを起こそうという機運がある。実際に筆者の会社でも機械学習用のマシンが用意されたりと徐々に機械学習を実践する環境が整ってきており、筆者も今から機械学習・ディープラーニング、データサイエンス、統計分析を本格的に学んでいこうとしている。

 このシリーズでは、オンライン動画プラットフォームのUdemyを使って学習を実践する様子をお伝えしようと思う。筆者が実際に学習していくスピードに合わせたものになるので、各記事の公開には少し時間がかかると思うが、そういった学習方法に興味がある方はぜひRSSフィードで連載記事の公開をウォッチしてほしい。

  • 今回はUdemyのご厚意で学習環境をご提供いただいた。記事タイトルに[PR]と付けているが、記事自体は、通常のタイアップ広告記事のフローで制作したものではなく、通常記事と同じように編集部で企画し、執筆・編集したものである。

 このシリーズでは、図1に示すコースを学習していく予定だ。

図1 Udemyで学習予定のオンラインコース
図1 Udemyで学習予定のオンラインコース

 機械学習を始める前の基礎知識としてPythonは欠かせない。今回はまずPython言語から学んでみた。

プログラミング言語 Python 3 入門

 筆者自身、Python言語の学習はもちろん始めてではないが、今回はあらためて学び直して知識をリフレッシュすることにした。

 選んだコースは、『プログラミング言語 Python 3 入門』という動画だ(図2)。

図2 Udemyオンラインコース: プログラミング言語 Python 3 入門
図2 Udemyオンラインコース: プログラミング言語 Python 3 入門
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 この動画の基本情報は以下のようになっている。

  • コースの説明: 機械学習、データサイエンス、統計分析の分野で重要度を増すプログラミング言語 Python の基本を、チュートリアル動画でマスターしよう。
  • レクチャー: 73
  • ビデオ: 6 時間
  • スキルレベル: 初級レベル

 それではこのコースの特徴と感想を紹介していこう。

Macを使用(WindowsでもOK)

 Mac環境で説明されているので、Macを使って学習するのがベストである。しかし筆者は、Windowsでどうなるかにも興味があったのでWindowsで学習した。Macのターミナルの代わりに、WindowsのコマンドプロンプトやPowerShellを使ったが、それで大きな問題も発生しなかった(図3)。

図3 Windows上のコマンドプロンプトで学習することも可能
図3 Windows上のコマンドプロンプトで学習することも可能

 当然ながら、動画の説明内容を自分でも入力しながら視聴・学習するのがお勧めだ。ただし、一部コードの入力(特に文字列の文章)が長いところがあった(文章くらいは手軽にコピー&ペーストできた方がよりよいと感じた)。

 動画速度も変更できる(図4)。筆者は基本的に1.5倍速で視聴した。しかしN倍速にすると、キータイピングもN倍速になるのでそれには注意してほしい(動画のタイプスピードは結構速かったので、筆者はたまに再生をストップして入力することがあった……)。

図4 動画の再生スピードの変更
図4 動画の再生スピードの変更

効率のよい学習ステップ

 このコースでは、各セクションでさまざまな文法要素が登場する。各文法は厳密に全て説明するのではなく、進むごとに知識が積み重なり、最終的に全て学べるように工夫されていると感じた。ムダなく効率的に学習できるのが、「このコースの特長」と言ってよいだろう。

PyCharmを使用

 基本文法が終わった後半から、Python統合開発環境の「PyCharm」を使うようになって少し楽になる。「最初にターミナルを使ったのは慣れておいた方がよいから」とのことだ。使うのはPyCharm Community Editionで、無償である(利用規約はPyCharmの公式ページを確認してほしい)。

図5 無償のPyCharm Community Editionを使用(Windowsでも問題なく動作)
図5 無償のPyCharm Community Editionを使用(Windowsでも問題なく動作)

練習で慣れていく

 例えば「リスト内包表記」の説明では、さまざまなパターンを練習して、文法を使った記述に慣れさせてくれるような部分もあった。そこは良いと感じた。

図6 動画でパターン練習している様子

 ただし全般的には、1つの文法を何度もトレーニングするわけではないので、本当にPython言語の初心者であれば、実践段階で分からなくなった部分は、このコースなどを振り返る作業が必要となるだろう。

 逆に言うと、何らかのプログラミング言語を習得している人であれば、このコースを一通り学習することで、どの文法をどうやって使うかが想像できるようになるので、このコースは効率的である。

Pythonライブラリについて

 Pythonの標準ライブラリの代表的な機能をざっくりと紹介してくれ、次に標準ライブラリをじっくりと勉強するための指針を示してくれる。

 あとは実践で開発しながら学ぶ部分であるので、このコースを修了したら、実際に開発へ進むのがベストだと思う。

まとめ

 以上、筆者が『プログラミング言語 Python 3 入門』を実際に学んで感じたところだ。参考にしていただけたならうれしい。下記のリンク先から登録すると大幅な割引があるのでぜひ利用してほしい

 次回以降は、以下のようなコースを学んでいきたいと考えている。

 なお、今回のようなコンテンツに本当にニーズがあるか読み切れていないので、次回以降を実際に記事として公開していくかは、読者の皆さんの反応を見ながら決めさせていただきたい。

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