【ビジネスパーソン必見】機械学習の基礎・単回帰分析を中学数学で論理的に学び、重回帰分析をPythonで実行
What you'll learn
- AI、機械学習、ディープラーニングの違いがわかる。
- Pythonの環境構築、使い方がわかる。
- 機械学習のうち、回帰分析の裏の計算がわかる。
- 簡単なデータで、回帰分析が手計算でできる。
- Pythonを使って、機械学習・回帰分析ができる。
Requirements
- 中学校で習う一次関数・二次関数を理解していること。具体的には、以下。
- 二点のデータ(25, 5) (29,25) から、 この2点を通る直線(y = ax + b)式を導けること。
- E = a² -10a + 28 の二次関数が、Eがa = 5で最小値をもつと理解できること。
Description
本講座では、
機械学習の基礎・単回帰分析を中学数学で論理的に学び、重回帰分析をPythonで実行します。
回帰分析とは、
入力データと結果データを学習させ、予測すること。
じゃあ、どうやって勉強するのか?
現状、AIや機械学習に関しては(私もいくつか教材を見ましたが)、
大きく分けて、
「数学は無視。ブラックボックスで使う」
「数学で証明。中身を理解して使う」
この二つに分かれています。
しかしながら、
前者は、応用がきかないし、
実感がわかない。つまらない。
後者は、微分や線形代数が、難しすぎて挫折。
そこで、私が考えた作戦は、
基礎となる「単回帰分析」を、
中学校の知識(一次関数、二次関数)で解くことです。
一回、手計算で解いて、実感わかせてみよう!と。
その実感があれば、それ以降も、理屈は同じなので、
より楽しく、理解も深まる。
そんな思いを込めた講座になります。
具体的な内容は、以下です。
【Python環境構築と使い方】
Pythonは、YouTubeやInstagramの開発言語としても有名ですが、
機械学習を簡単に使えるプログラミング言語としても有名です。
まずは、Pythonの環境構築と使い方を覚えます。
【データを計算し、グラフにする】
機械学習では、入力データと結果データがあります。
ツールを使って、まずは、データを計算しグラフを描けるようになります。
【中学数学で、手計算】
少ないデータと単回帰分析に絞って、
中学数学(1次関数、2次関数)で手計算を行います。
(何をやっているのか?の実感をわかせます)
【単回帰分析】
大量データを読み込み、単回帰分析を行います。
【重回帰分析】
大量データを読み込み、重回帰分析を行います。
【関数の作り方】
回帰分析は答えは出ますが、答えを出してはいけない場合もある。
関数の使い方を覚え、その場合に対応します。
Who this course is for:
- Pythonで機械学習をやってみたい人
- AI、機械学習、ディープラーニングの話題についていきたかったけど、今まで、ついていけなかった人
- Pythonの入門書をやってみたけど、環境構築できなかった人
- 機械学習の入門書やってみたけど、高等数学で挫折した人
- 機械学習の入門書やってみたけど、ツールの使い方だけ習って、満足感が足りない人
- 機械学習の裏の計算を、自分でやってみたい人
- YouTubeやInstagramの開発でも有名なPythonを使ってみたい人
Instructor
もとは、異業種からの転職組。
ITベンチャー企業を経て、
都内のシステム開発会社で勤務する。
その傍ら、ネット上では、
「サーチマン佐藤」と名乗り、メルマガ、Webサイト等を展開。
企業、公的団体様から依頼を受け、セミナーなどを実施。
特にメルマガは、2005年から発行し、読者数が2万人を超えています。