Pythonで学ぶ「機械学習」入門 【知識ゼロでも大丈夫】

Pythonで学ぶ「機械学習」入門 【知識ゼロでも大丈夫】

デジタルアドバンテージ 一色 政彦

 「機械学習は難しそう」と思っていませんか? 心配は要りません。この連載では、「知識ゼロから学べる」をモットーに、機械学習の基礎と各手法を図解と簡潔な説明で分かりやすく解説します。Pythonを使った実践演習もありますので、自分の手を動かすことで実用的なスキルを身に付けられます。

第1回 機械学習をPythonで学ぼう! 基礎、できること、ライブラリ(2024/02/08)

  • 機械学習とは
    ・ルールベースと機械学習ベースの違い
     - ルールベースのアプローチ
     - 機械学習ベースのアプローチ
  • 機械学習の学習方法
    ・教師あり学習
    ・教師なし学習
    ・自己教師あり学習
    ・強化学習
  • 機械学習が解決できること
    ・解決できるタスクとは
    ・【教師あり学習】回帰(数値予測)
    ・【教師あり学習】分類
    ・【教師なし学習】クラスタリング(グループ分け)
    ・【教師なし学習】次元削減
  • 機械学習の基本用語
    ・機械学習モデルの入力と出力
    ・説明変数と目的変数
    ・特徴量とラベル
    ・パラメーターとハイパーパラメーター
    ・学習と訓練
    ・その他の用語
  • 機械学習の環境を準備しよう
    ・無料のクラウドを使用する場合【誰にもお勧め】
    ・【コラム】ローカルPCを使用する場合【本格的に始めたい人にお勧め】
  • 機械学習のライブラリを知ろう
    ・Python言語
    ・NumPy
    ・pandas
    ・Matplotlib
    ・seaborn
    ・scikit-learn
    ・【コラム】その他のプログラミング言語「R」「Julia」について
  • 実力試しクイズ

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