参考記事：AIエンジニアが教えるゼロから機械学習の勉強法

機械学習の集合研修の問題点

機械学習を学ぶ上で、技術書を読むことは王道です。しかし、活字を読むことが苦手な人やネットになれている人にとって、本を読むことはなかなかの苦痛です。そのため、AI関連の研修やセミナーが人気を博しています。

特に機械学習やAIの場合、必要になる知識が、「数学」「Python」「機械学習」など多岐にわたります。そのため多くの方は、AIの有識者から、体系的にポイントを教えてもらいたいと考えています。独学で学ぶにはややハードルが高いです。

そのため機械学習の研修を受講して、講師に教えてもらうことは有益なのですが、2つ問題点があると感じます。

①研修費用が高い

AIを学びたい人は多いですが、AIを教えられる人材は不足しています。必然的に研修費用は高く設定されます。2日で10万円程度が平均かと思いますが、中には200万円する研修コースもあったりします。

長期間の研修であったり教材が作り込まれていたりと、元は取れるのかもしれませんが、さすがに高騰しているなと感じます。企業が本気でAI人材を求めているため、研修会社側も強気の値段設定ができるという側面もあります。

しかしこれから機械学習の知識がますます必要となる若手の方にとって、10万円を超える研修はなかなか手が出ないかと思います。

②講師の質がまちまち

前述の通り、AIを教えられる人材が不足しています。そのため、研修会社は講師をなかなか見つけられません。しかし受講希望者は多い。ではどうするか。少し講師の質を落としてでも研修を開催するのです。

私もお金を払って何度か研修を受講しましたが、講師の質はまちまちだと感じます。優秀な講師の説明を1回聞いてすぐに理解できるケースもあれば、説明が分かりづらく理解できないケースもありました。

「人に教えるには三倍理解していないといけない」と言われます。例えば、"相関係数"という言葉がありますが、相関係数を算出するだけならExcelのデータ分析機能を使えば求められます。しかし、相関係数を聞いたことがない人に教える場合、ややハードルが高いです。

相関係数r = 変数Xと変数Yの共分散 / (変数Xの標準偏差×変数Yの標準偏差)

相関係数の数式を説明するには、変数Xと変数Yの散布図グラフを作成し、Xの平均値とYの平均値で点線をひいて４つの領域を作り、各点の偏差を合計するというような視覚的な説明が必要になるでしょう。

相関係数くらいならまだ説明しやすいので良いですが、SVMを分かりやすく解説するとなるとハードルが高いです。そして、全ての講師が機械学習を分かりやすく解説できるとは限らないでしょう。

「udemy」というオンライン動画をご存知でしょうか。受講者は1500万人程いるので名前くらいは聞いたことあるかもしれません。このudemyが大変すばらしく、主に３つの特徴があります。

①講師の質が高い

Udemyのコース検索で「機械学習」と打ち込むと、コース一覧が表示されます。コースの種類も多いのですが、特筆すべきは、講師の質です。大学の先生や、実務経験豊富な方が講師をされており、教材の品質も高いです。

私も「Pythonで機械学習：scikit-learnで学ぶ識別入門」コースを受講し、仕事が終わった後や土日に少しずつ受講して勉強しました。機械学習が専門の大学の先生が教えてくれるため、分かりやすく本質的な講義でした。

機械学習の基礎知識からプログラミングまで教えてくれるので、このコースだけで「Python」と「機械学習」に習熟することが出来ます。大変すばらしいコースでした。

また「【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 初級編 -」もおすすめです。担当されている講師の方の、他の研修を受講したことがあるのですが、機械学習の数学について非常にわかりやすく解説して頂き感動しました。数学の授業で感動するとか、私の人生で初の経験でした。

この２つの研修は、特に自信をもってお勧めできます。またその他の機械学習コースも評価が高いです。

②費用が安い

オンライン動画のため、「PC・タブレット・スマホ」でいつでも受講できます。勉強は自分の部屋や教室で集中してという考え方は今も根強いですが、ベットに寝っ転がってポテチを食べながら動画を見るのも手軽に勉強できて良いのではないでしょうか。