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【本番編!!】米国データサイエンティストがやさしく教える機械学習超入門【Pythonで実践】
実際に現場で使える本格的な機械学習のアルゴリズムやテクニックを学べます
Created byかめ れおん, かめれおん (アシスタント)
Last updated 10/2023
Japanese
Japanese [Auto],
What you'll learn
- 業務で使うような本格的なデータ分析や機械学習のモデリングの処理を行えるようになります
- 現場で開発が求められるような高精度なモデルを構築きるようになります
- 最新の機械学習のアルゴリズムを使えるようになります
- 機械学習のモデルを正しく学習/評価を行えるようになります
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Course content
12 sections • 92 lectures • 14h 34m total length
Requirements
- 本講座の前編と後編を事前に受講しておくことを強くお勧めします
- あやふやな線形代数と微積の知識で受講が可能です
- Mac推奨としてますが，環境を構築できればWindowsでも問題ありません．
- Pythonの実装については，Pythonの基礎知識およびデータサイエンスに必要なライブラリの知識が必要です
- Pythonの知識がなくても本講座で機械学習の理論を学習することができます
Description
※本講座は「米国データサイエンティストがやさしく教える機械学習超入門」の本番編です．先に前編および後編の受講をお願いします※
実際の現場で機械学習をする際のモデルの構築手法を学べます．学習した理論をPythonでどのように実際のデータに適用できるのかも学習でき，理論x実装の相乗効果で確実に機械学習を習得できます．
(3部構成で本講座は「本番編」となっており，実際にプロが現場で使用するテクニックを学習していきます)
【特徴】
- 米国で働く現役データサイエンティストから学ぶ
- 実際の現場でどのように使うのかを解説
- 機械学習の事前知識は不要
- 全くの未経験者でも本講座を受講すれば機械学習の基本を理解することができる
- Pythonでの実装も紹介
- 学習したことをすぐに実データに適用可能
- DockerとJupyterLabを使った本格データサイエンス環境 (Dockerを使って簡単環境構築)
- これ1本で理論x実装が同時に，着実に学べる
機械学習の理論とPythonの実装のレクチャーは別になっているため，理論だけを学習することも可能です．そのためPythonを知らなくても本講座で機械学習を学ぶことができます．
Pythonの実装のレクチャーは，Pythonの基礎知識とデータサイエンスに必要なPython(NumpyやPandasなど)の知識が必要です．
Macを使って講義を進めますが，環境が作れればWindowsでも問題ありません．
DockerとJupyterLabを使った本格的なデータサイエンスの環境を使いますが，WindowsでDocker環境を作れれば，全く同じ環境を構築することができます．(Windowsでの環境構築のサポートはしておりません．あらかじめご了承ください)
Who this course is for:
- データサイエンスを必要とする全ての人(ビジネスマン，研究者，エンジニア, 経営者, etc...)
- AI開発やデータサイエンスに興味がある人
- データサイエンスのコンペ等に出たい人
- 研究や授業で機械学習を勉強する必要がある人
- 機械学習の応用的なスキルを身につけたい人