アプリケーション開発者のための機械学習実践講座
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Instead of using a simple lifetime average, Udemy calculates a course's star rating by considering a number of different factors such as the number of ratings, the age of ratings, and the likelihood of fraudulent ratings.
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アプリケーション開発者のための機械学習実践講座

本コースは、アプリケーション開発者を対象にした機械学習のコースです。 機械学習単体だけでなく、導入プロセスやプログラム設計指針など、実際の導入に辺り課題となる点も含め解説します。実装では、Pythonを利用した実例も交え学んでいきます。
4.3 (55 ratings)
Instead of using a simple lifetime average, Udemy calculates a course's star rating by considering a number of different factors such as the number of ratings, the age of ratings, and the likelihood of fraudulent ratings.
716 students enrolled
Created by Takahiro Kubo
Last updated 12/2016
Japanese
Current price: $10 Original price: $90 Discount: 89% off
1 day left at this price!
30-Day Money-Back Guarantee
Includes:
  • 3 hours on-demand video
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
What Will I Learn?
  • 機械学習の仕組み、および特性が理解できます
  • 機械学習が適用可能な領域についての知見が得られます
  • 機械学習を実装する際の選択肢を把握できます
  • 機械学習をアプリケーションに組み込む際の、設計方式を把握できます
  • 機械学習をアプリケーションで使う際に注意すべき点が把握できます
View Curriculum
Requirements
  • 何らかの言語での、Webアプリケーションの開発経験
  • Pythonによるプログラミングの基礎的な知識
  • Git/GitHubを活用した開発についての基礎的な知識
Description

このコースは、アプリケーション開発者を対象とした機械学習の講座です。

アプリケーション開発者であれば、当然「機械学習をアプリケーションの中で活用したい」と考えていると思います。しかし、そのためには機械学習「だけ」を学ぶだけでは足りません。

実際のサービスで使用しようと思えば、機械学習のプログラムをどのように設計・テストし、管理するのかといった点も問題になります。そして、導入した後の運用・保守といった観点も欠かせません。

本講座では、機械学習そのものの説明はもちろんですが、こうした機械学習をアプリケーションの中に組み込むための実践的な方法・プロセスまで解説します

全7セクションとなっており、各セクションは数十分と比較的短い講義から構成されます。短時間で、実務で得られたノウハウを含めてお伝えしたいと思います。

あなたのアプリケーションを、機械学習で変革するための一助となると思います。

Who is the target audience?
  • 機械学習を、実際にアプリケーションに活かしたい方
  • 機械学習について、理論より実践から入りたい方
  • 機械学習についての基礎的な知識があり、その応用方法を考えている方
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Expand All 33 Lectures Collapse All 33 Lectures 02:49:00
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Day0: コース概要
1 Lecture 03:24
+
Day1: キーワードの整理
2 Lectures 13:36
+
Day2: 機械学習の仕組み
3 Lectures 15:38
機械学習の構成要素
02:58

学習のさせ方
04:57

機械学習の特性
07:43
+
Day3: 機械学習の適用
5 Lectures 29:27
ビジネスシーン
06:43

ビジネスシーンへの適用の背景
08:16

アートシーン
07:47

アートシーンへの適用の背景
02:36

今後の適用の方向性
04:05
+
Day4: 機械学習の実装手段
6 Lectures 20:39
実装の選択肢の整理
05:06

ライブラリ型
03:20

パッケージ型
02:41

プラットフォーム型
03:01

サービス型
02:32

どの方法を選ぶべきか
03:59
+
Day5: 機械学習アプリケーションの設計
3 Lectures 20:10
設計の基本方針
04:14

アーキテクチャの構成パターン
06:04

プログラムの設計
09:52
+
Day6: 機械学習アプリケーションの実装
6 Lectures 45:04
開発環境の準備
02:21

実装の基本的なプロセス
10:25

データの前処理
05:15

学習用と評価用のデータの分割
09:00

モデルの評価
08:11

実際のアプリケーションの実装
09:52
+
Day7: 機械学習アプリケーションの導入と運用
6 Lectures 16:34
機械学習の導入検討プロセス
03:41

仮説の検証: 業務への貢献を明確にする
03:34

仮説の検証: シミュレーションを行いモデルを検証する
02:28

実装
02:24

運用・評価
01:58

まとめ
02:29
+
Next Step
1 Lecture 04:28
Next Step
04:28
About the Instructor
Takahiro Kubo
4.3 Average rating
55 Reviews
716 Students
1 Course
Python, 機械学習

TIS株式会社 戦略技術センター所属
化学系メーカーのコンサルタント・業務システム開発エンジニアからキャリアをスタート。より業務改革に貢献できるシステムの開発を目指し、戦略技術センターに異動。現在は、「すべての人がティータイム(15:00)に帰れるようにする」というミッションを持ち、機械学習/自然言語処理をコア技術としたサービスの開発・実証実験を行う。

PyConJP 2015 で、機械学習を使用したアプリケーション開発のチュートリアル、また翌年のPyConJP 2016では強化学習についてトークを実施。対話システムシンポジウムでの対話破綻検出チャレンジでの登壇などを行う。