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機械学習の理解

機械学習の基礎概念から主要なアルゴリズムまで体系的に学ぶ講義です。データ表現、線形回帰と分類、最適化に始まり、決定木、アンサンブル、ニューラルネットワーク、教師なし学習、強化学習を扱います。モデルの汎化と選択、解釈についても併せて学び、機械学習の核心原理と全体の流れを理解できます。

15名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

Machine Learning(ML)
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受講後に得られること

  • 線形回帰・分類、決定木、アンサンブル、ニューラルネットワークの核心的な原理と違いを説明し、与えられた問題に適したモデルを選択できます。

  • 過学習と汎化の概念を理解し、モデルの性能を比較して適切なモデルを選択する基準を立てられます。

  • 教師あり学習・教師なし学習・強化学習の違いを区別し、データや問題の特性に合った学習方法を判断できます。

データからパターンを見つける力、機械学習の理解

  • 機械学習の概念とデータ表現の方法を理解し、推薦サービス・画像認識・需要予測・異常検知などの主な活用分野を学ぶ

  • 線形回帰・分類、最適化、決定木、アンサンブル手法、ニューラルネットワークの核心原理を学び、汎化・モデル選択・モデル解釈を通じて、モデルを比較・理解するための基礎能力を養成します。

  • 教師あり学習から教師なし学習、強化学習まで学習範囲を広げ、データと問題の特性に適した学習方式とモデルを判断するための基礎を身につける

このような内容を学びます

1. 機械学習の理解とデータ表現

  • 機械学習の基本概念と学習全体の流れを理解し、データをモデルが学習できる形で表現する方法を学ぶ

  • 線形回帰と線形分類の原理および違いを確認し、予測する問題の特性に応じた活用方法を理解する

  • 損失関数と最適化の概念を学び、予測誤差を減らすためにモデルのパラメータを調整する学習過程を把握する

  • 決定木、アンサンブル手法、ニューラルネットワークの構造と動作原理を比較し、主要アルゴリズムの特徴と活用可能性を理解する


2. モデルの評価・解釈とさまざまな学習方式

  • 過学習と汎化の概念を理解し、学習に使用していない新しいデータに対してもモデルが適切に機能するかを評価する観点を学ぶ

  • モデルの性能と特性を比較し、データと問題の目的に適したモデルを選択するための基本的な基準を理解する

  • モデルの予測結果と判断根拠を解釈し、入力特徴が予測に与える影響を調べながら、モデルの動作方式を把握する

  • 正解のないデータから構造やパターンを発見する教師なし学習と、環境との相互作用および報酬を通じて学習する強化学習の原理と違いを理解する

受講前の参考事項

実習環境

  • オペレーティングシステムおよびバージョン(OS):Windows、macOS、Linux、Ubuntu、Android、iOSなどのOS


前提知識および注意事項

  • 学習難易度を考慮した必須の前提知識の有無

  • 講義動画の品質(音質・画質)など、受講に直接関連する内容および推奨学習方法

  • 質問/回答および今後のアップデートに関する内容

  • 講義および学習資料の著作権に関するお知らせ

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 機械学習の勉強を始めたものの、見慣れない用語やさまざまなアルゴリズムのために、学習全体の流れをつかむのが難しい方

  • 回帰・分類・決定木・ニューラルネットワークの違いが分かりにくく、どの問題にどのモデルを使うべきか判断するのが難しい方

  • 機械学習モデルを使ってみたものの、学習の仕組みや過学習・汎化の概念を十分に理解できておらず、モデルの性能を比較・選択するのに苦労している方

前提知識、
必要でしょうか?

  • 関数やグラフ、微分などの基礎的な数学概念を知っていれば、スムーズに学習できます。

  • ベクトル・行列の基本演算と確率・統計の基礎概念を理解していると、講義内容の理解に役立ちます。

  • 機械学習の事前知識は必須ではなく、基本概念から順を追って学習できます。

こんにちは
aiswです。

545

受講生

17

受講レビュー

4.9

講座評価

8

講座

国立釜慶大学ソフトウェア融合イノベーション院

カリキュラム

全体

13件 ∙ (11時間 2分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

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