【AI】機械学習の勉強に役に立つサイト

##はじめに
皆さん、こんにちは！[@Raphael_de_murl](https://twitter.com/Raphael_de_murl)です。今回は実際筆者が勉強の際と案件をやっている際役に立ったいくつかのサイトをご紹介させて頂きます。皆さんがご存知のサイトと被るかもしれませんがそれも良いじゃないでしょうか。では始めます。
##学習サイト
筆者は2017年12月から機械学習エンジニアという職名で活躍させて頂いております。当日から現在まで学習しているサイトなのでご紹介します。
### 1. [Udemy：オンライン学習ーいつでも どこでも自分のペースで学べます。](https://www.udemy.com/jp/)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/309361/27fc5324-737d-801c-c517-75631667a4ab.png)
AIと機械学習について勉強してみようかと思う方や既に勉強している方はよくご存じの学習サイトだと思います。自分が受けたいコースだけを選んで受けることもできるし値段も安いしクオリティも高いので筆者は結構満足しています。ちなみにこちらのコースをお勧めしたいと思います。

- [プログラミング言語 Python 3 入門](https://www.udemy.com/intro-to-python3/learn/v4/content)
- [みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習](https://www.udemy.com/learning-ai/learn/v4/overview)
- [Pythonで機械学習：scikit-learnで学ぶ識別入門](https://www.udemy.com/python-scikit-learn/learn/v4/overview)
- [【TensorFlow・Keras・Python3で学ぶ】時系列データ処理入門（RNN/LSTM, Word2Vec)](https://www.udemy.com/tensorflow_rnn/learn/v4/overview)
- [【Pythonで学ぶ】OpenCVでの画像処理入門](https://www.udemy.com/pythonopencv/learn/v4/overview)
- [【画像判定AI自作にチャレンジ！】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発](https://www.udemy.com/tensorflow-advanced/learn/v4/content)

###2. [AI Academy | Python・機械学習・AIを実践的に学べるプログラミング学習サービス](https://aiacademy.jp/texts/)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/309361/d1534477-00bf-2e7e-9229-ba898a026f6d.png)
こちらのサイトは完全無料ではないですけれども無料で受けることができるコースも結構ありまして数学のコースや自然言語処理のテーマは本当役に立ちました。それほどこちらのサイトもクオリティが高いです。同じくいくつかのコースをお勧めしたいと思います。

 - [Python プログラミング入門編](https://aiacademy.jp/texts/#python)
 - [機械学習アルゴリズム編](https://aiacademy.jp/texts/#ml)
 - [データ前処理編](https://aiacademy.jp/texts/#ml_practice)
 - [機械学習に必要な数学編](https://aiacademy.jp/texts/#mathematics)
 - [統計学編](https://aiacademy.jp/texts/#statistics)
 - [自然言語処理編](https://aiacademy.jp/texts/#natural)

##フレームワーク
 - [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/?hl=ja)
 - [Keras Documentation](https://keras.io/ja/)
 - [Chainer: A flexible framework for neural networks](https://chainer.org/)
 - [PyTorch](https://pytorch.org/)

##画像認識
 - [TensorFlow : ML 初心者向けの MNIST （コード解説）](http://tensorflow.classcat.com/2016/03/09/tensorflow-cc-mnist-for-ml-beginners/)
 - [kerasでCNN 自分で拾った画像でやってみる](https://qiita.com/haru1977/items/17833e508fe07c004119)
 - [SSD(Keras / TensorFlow)でディープラーニングによる動画の物体検出を行う](https://qiita.com/yampy/items/37c607fdf77a919cda5d)
 - [SSD: Single Shot MultiBox Detector 高速リアルタイム物体検出デモをKerasで試す](https://qiita.com/PonDad/items/6f9e6d9397951cadc6be)
 - [YOLOv2(Keras / TensorFlow)でディープラーニングによる画像の物体検出を行う](https://qiita.com/yampy/items/7a705acf4c6899bc11c7)

##自然言語処理
こちらにご紹介するサイトは実際のコードを書きながら学習したケースが多いですので皆さんも是非実践してみて下さい。

 - [NLP Tutorial Using Python NLTK (Simple Examples)](https://likegeeks.com/nlp-tutorial-using-python-nltk/)
 - [Welcome to janome's documentation! (Japanese)](http://mocobeta.github.io/janome/)
 - [甲骨文字で書かれた文章をOCRで読み取れるようしてみる](https://www.tdi.co.jp/miso/tesseract-ocr)
 - [文字認識エンジンTesseract OCRで学習](http://danglingfarpointer.hatenablog.com/entry/2015/01/28/215629)
 - [Ubuntu で Tesseract 3.0.4 の学習（訓練）](https://www.kunihikokaneko.com/dblab/licenseplate/tesseract_ubuntu.html)
 - [tesseract Training](https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/blob/master/src/training/tesstrain.py)
 - [自然言語処理の精度を向上させた”単語のベクトル表現”とは？簡単に実装してみた](https://blog.aidemy.net/entry/2017/07/01/184421)
 - [どうしたら「彼女」から「奥さん」になれるかを『Word2Vec』に聞いてみた](http://ainow.ai/2017/10/31/124408/)

##理論系
 - [定番のConvolutional Neural Networkをゼロから理解する](https://deepage.net/deep_learning/2016/11/07/convolutional_neural_network.html)
 - [RNN：時系列データを扱うRecurrent Neural Networksとは](https://deepage.net/deep_learning/2017/05/23/recurrent-neural-networks.html)
 - [MeCabより高精度？RNNLMの形態素解析器JUMAN++](https://deepage.net/machine_learning/2017/01/16/juman++.html)
 - [R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO — Object Detection Algorithms](https://towardsdatascience.com/r-cnn-fast-r-cnn-faster-r-cnn-yolo-object-detection-algorithms-36d53571365e)

##参照
 - [Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks](https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf)
 - [[招待講演] 一般物体認識における機械学習の利用](http://img.cs.uec.ac.jp/pub/conf10/100615yanai_0.pdf)
 - [自然言語処理における Deep Learning](http://www.ieice.org/~prmu/jpn/ieice/ieice2017-1.pdf)
 - [RNN 言語モデルを用いた日本語形態素解析の実用化](https://www.ipsj.or.jp/award/9faeag0000004emc-att/5B-07.pdf)

##まとめに
いかがでしたでしょうか。いくつかのサイトをご紹介させて頂きましたがあくまでも筆者個人にはすごく役に立ったサイトであります。なので参考用で見て頂ければと風に思っております。では次回にまたお会いしましょう。

↓筆者が運用しているツイッターでございます。興味ある方はぜひぜひフォロワーお願い致します。
[AI/機械学習のお兄ちゃんのツイッター](https://twitter.com/Raphael_de_murl)

##感謝します
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/309361/6c7a5d94-bb7a-f655-c71c-45187b4e30af.png)
この記事を見て下さった多くの方々に誠にありがとうございます。
筆者にとってはすごく珍しい数値なので毎日ビックリしています。

##履歴
 - 2019年01月24日 
   - 自然言語処理にリンクを追加
   - 参照にリンクを追加