機械学習の基礎を学ぶ方法

Question

機械学習をgoogle colaboratory を使用して学ぼうと思っています。
自分はPython3の基礎程度は理解しているつもりです。
インターネットを見ると、courseraのMachine Learningコース、または東京大学のデータサイエンティスト育成講座という本を使うのが良いというのがわかりました。
前者は英語で、後者は本なので完全に履修したとき、自分がどれほど機械学習の知識がつくのかが掴めません。実際にこれらのどちらかで学んだ場合、google colaboratory でpython を使って多少なりとも実装できるものなのでしょうか。また、どちらの方法がいいか、もしくはそれ以外に最善な方法があれば教えてください。

Answer 1

もう回答が付いていますが、機械学習未経験からCourseraで学習してAWS Certified Machine Learningに合格された方の記事があります。
※元々パフォーマンスが高い方だと言うこともありますが参考になるもしれません。

AWS Certified Machine Learning – Specialty合格までにやったこと

Answer 2

CourseraのMachine Learning(Stanford University)は日本語字幕を表示できるので英語が分からなくても学習することは可能だと思います。

書籍のほうも機械学習に関する部分の前にnumpyやpandasの使い方から統計の部分にも触れているので広く基礎的な部分を学べると思います。

どちらの方法がいいか、と言われると両方学習するほうが好ましいと思います。
ただ、両方やったから十分というわけでもないと考えます。
私も素人ですがこの分野は本当に広く難しいと感じます。

書籍の方にgoogle colabの使い方が記載されていたか覚えていないのですが、適宜使い方は調べればカバーできると思いますし、それでも難しければjupyter notebookなどでもよいと思います。

まずは写経でも構わないと思いますので、参考書を見ながらコードを書いてみるとイメージが沸いて良いと思います。

私も独学で始めてまだまだ知識も足りませんが、そんな自分でもこれは良かったと思う書籍を記載しておきますので興味があれば読んでみてください。

Pythonデータサイエンスハンドブック

Pythonではじめる機械学習

Python機械学習クックブック