Microsoft、機械学習の初学心者向けにカリキュラムを無償公開：AIとデータサイエンスのカリキュラムも公開予定

Microsoftは機械学習の初学者向けカリキュラム「Machine Learning for Beginners」をGitHubで無償公開した。いわゆる「古典的な機械学習」について24のレッスンを通じて学習できる。

[＠IT]

　Microsoftは2021年7月1日（米国時間）、機械学習の初学者向けカリキュラム「Machine Learning for Beginners」をGitHubで無償公開した。公開されたのは英語版のカリキュラム。

　カリキュラムには24のレッスンがあり、想定学習期間は12週間だ。レッスンの内訳（カッコ内はレッスン数）は、入門（4）、回帰（4）、Webアプリケーション（1）、分類（4）、クラスタリング（2）、自然言語処理（5）、時系列（2）、強化学習（2）となっている。補遺として、さまざまな業種で実際に使われている機械学習アプリケーションが紹介されている。

24のレッスンのうち、冒頭の6つの内容（出典：Microsoft）

「レッスン2：The History of machine learning」のスケッチノート（出典：Microsoft）

　このカリキュラムでは、いわゆる「古典的な機械学習」を扱い、学習にはオープンソース機械学習ライブラリ「scikit-learn」を主に使用した。

　ディープラーニングは扱わないが、Microsoftは、後日公開予定のAIの初学者向けカリキュラム「AI for Beginners」でカバーするとしている。さらに、データサイエンスの初学者向けカリキュラム「Data Science for Beginners」の公開も予定しており、これらを併せて学習することを勧めている。

どのように学習できるのか

　「Machine Learning for Beginners」は、学習者に新しい知識やスキルが定着するように、実際に手を動かすプロジェクトベースとすることと、頻繁にクイズを出すことを基本方針として作成された。

　カリキュラムのリポジトリ全体を学習者のGitHubアカウントにフォーク後、単独またはグループでエクササイズを行いながら学ぶように設計されている。

　各レッスンの学習の大まかな流れは、次のようになっている。

• 事前クイズに答える
• 解説を読み、アクティビティーを完了し、知識のチェックに答える
• レッスンを理解し、プロジェクトの作成に取り組む。なおそれぞれの「/solution」フォルダには、解答（コード）が収められている
• 復習クイズに答える
• 課題を完了する

「レッスン3：Fairness and machine learning」のスケッチノート（出典：Microsoft）

　各レッスングループの完了者向けにディスカッションボードが用意されている。さらに、各レッスンの内容をさらに詳しく学習したい人向けに、Microsoftが制作したお勧めの教材を紹介している。