機械学習、核心だけ素早く！

Name: 機械学習、核心だけ素早く！
Price: 44000 KRW
Rating: 4.8 (8 reviews)

『機械学習、核心だけ素早く！』（インサイト、2025）を基に機械学習理論と実戦例題を扱う講義です。

（4.8）受講レビュー 8件

受講生 137名

難易度入門

受講期間 無制限

haesunpark

Artificial Neural Network

CNN

linear-regression

RNN

ensembles

Artificial Neural Network

CNN

linear-regression

RNN

ensembles

学習した受講者のレビュー

4.8

5.0

김용바

43% 受講後に作成

理解しやすいです

5.0

galaxia999

71% 受講後に作成

講義ありがとうございます。

5.0

HuaZ

60% 受講後に作成

落ち着いていて声が聞きやすいです

受講後に得られること

機械学習の数学基礎
線形モデル、ツリー、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク
ブースティング、バギング、ランダムフォレスト、グラディエントブースティングのようなアンサンブル学習
勾配降下法、特徴量エンジニアリング、過小/過大適合、正則化、評価、チューニング
クラスタリング、次元削減のような教師なし学習

書籍紹介

複雑な理論は省いて、必要不可欠な核心だけを込めました！

機械学習を習得するための最も簡潔なガイド

この本は世界11カ国語に翻訳され、数千の大学で教材として使用されているベストセラーで、簡潔かつ明瞭に機械学習を説明している。基礎数学概念から核心アルゴリズム、ディープラーニングとニューラルネットワークまで段階的に扱い、クラスタリング、トピックモデリング、メトリック学習、推薦システムなど現代機械学習問題解決のための完全なツールを提供する。実務に必須の技術を中心に理論と実際の実装を結び付け、誰でも迅速かつ確実に学ぶことができる。

著者は豊富な実務経験を基に、特徴量エンジニアリング、正規化、不均衡データセット処理、アンサンブル、モデル評価など、実際のプロジェクトにすぐに適用できる技術を説明している。複雑な数式にとらわれず、直感的な説明と例で構成されているため、基礎を堅実に固めたい入門者から実務能力を広げたい実務者まで、すべての人に有用である。

書籍購入

[教保文庫] [Yes24] [アラジン]
199ページ、~~24,000~~円 –> 21,600円

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、核心だけ素早く！』の本と一緒に勉強したい方
実習中心の機械学習入門書を学んだ後、理論の基礎を固めたい方
理論と一緒に実習例題を扱ってみたい方
scikit-learn、Keras、PyTorchなどの機械学習/深層学習ライブラリについて学びたい方

前提知識、
必要でしょうか？

Python

こんにちは
haesunparkです。

22,683

受講生

390

受講レビュー

131

回答

4.9

講座評価

講座

機械工学を専攻しましたが、卒業後は一貫してコードを読み書きする仕事をしてきました。Google AI/Cloud GDE、Microsoft AI MVPです。TensorFlowブログ(tensorflow.blog)を運営しており、機械学習とディープラーニングに関する本の執筆や翻訳を通じて、ソフトウェアと科学の境界を興味深く探求しています。

ブログ: https://tensorflow.blog
ギットハブ: https://github.com/rickiepark
LinkedIn: https://linkedin.com/in/haesunpark
フェイスブック: https://www.facebook.com/haesunrpark
フリーコーヒーチャット: https://www.freecoffeechat.org/meet/haesun

『ゼロから作るDeep Learning』(オライリー・ジャパン、2025)、『独学で学ぶ機械学習+ディープラーニング(改訂版)』(ハンビットメディア、2025)、『独学で学ぶデータ分析 with Python』(ハンビットメディア、2023)、『ChatGPTで対話する技術』(ハンビットメディア、2023)、『Do it! ディープラーニング入門』(イージスパブリッシング、2019)を執筆しました。

『大規模言語モデル、核心を素早く！』（インサイト、2025）、『機械学習、核心を素早く！』（インサイト、2025）、『ゼロから作りながら学ぶLLM』（ギルボッ、2025）、『ハンズオンLLM』（ハンビッメディア、2025）、『機械学習 Q & AI』（ギルボッ、2025）、『開発者のための数学』（ハンビッメディア、2024）、『実務で通じるML問題解決 with Python』（ハンビッメディア、2024）、『機械学習教科書：PyTorch編』（ギルボッ、2023）、『スティーブン・ウルフラムのChatGPT講義』（ハンビッメディア、2023）、『ハンズオン機械学習第3版』（ハンビッメディア、2023）、『作りながら学ぶ生成ディープラーニング第2版』（ハンビッメディア、2023）、『コーディング脳を呼び覚ますPython』（ハンビッメディア、2023）、『トランスフォーマーを活用した自然言語処理』（ハンビッメディア、2022）、『ケラスの創始者に学ぶディープラーニング第2版』（ギルボッ、2022）、『開発者のための機械学習＆ディープラーニング』（ハンビッメディア、2022）、『XGBoostとScikit-learnを活用したグラジエントブースティング』（ハンビッメディア、2022）、『Google Brainチームに学ぶディープラーニング with TensorFlow.js』（ギルボッ、2022）、『（改訂第2版）Pythonライブラリを活用した機械学習』（ハンビッメディア、2022）を含め、数十冊の本を韓国語に翻訳しました。

カリキュラム

全体

34件 ∙ (6時間 21分)

セクション 1．機械学習の数学基礎

7件 ∙ (49分)

1. 講義紹介
2. ベクトルと行列
08:34
3. シグマとパイ
05:22
4. 内積と行列の乗法
11:08
5. 導関数と勾配
09:42
6. 6. 確率変数
07:09
7. 7. 不偏推定量とパラメータ推定
07:50

セクション 2．基本アルゴリズム

10件 ∙ (1時間 49分)

8. 線形回帰
09:00
9. (例) 線形回帰
12:58
10. ロジスティック回帰
09:44
11. (例) ロジスティック回帰
09:58
12. 決定木
07:49
13. (例) 決定木
11:07
14. サポートベクターマシン
14:47
15. (例) サポートベクターマシン
19:52
16. k-最近傍法
04:44
17. (例) k-最近傍法
09:09

セクション 3．学習アルゴリズム

2件 ∙ (27分)

18. 勾配降下法
13:27
19. (例) 勾配降下法
13:57

セクション 4．基本実務技術

3件 ∙ (33分)

セクション 5．ニューラルネットワークとディープラーニング

4件 ∙ (1時間 13分)

セクション 6．問題解決

5件 ∙ (50分)

セクション 7．教師なし学習

3件 ∙ (38分)

講座掲載日: 2025/11/11

最終更新日: 2026/01/12

受講レビュー

全体

8件

4.8

8件の受講レビュー

dasom95367682
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
2025/11/23
5
100% 受講後に作成
galaxia999
受講レビュー 11
∙
平均評価 5.0
2025/11/15
5
71% 受講後に作成
講義ありがとうございます。
- haesunpark
  知識共有者
  2025/11/15
  はい！少しでもお役に立てれば幸いです！:)
forthefire8032
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
2025/11/14
5
60% 受講後に作成
落ち着いていて声が聞きやすいです
- haesunpark
  知識共有者
  2025/11/14
  ありがとうございます。今後もっと良い準備をいたします。期待してください！ :)
kimyongba
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
2025/11/16
5
43% 受講後に作成
理解しやすいです
- haesunpark
  知識共有者
  2025/11/16
  ありがとうございます！:)
jin32039848
受講レビュー 2
∙
平均評価 4.5
2025/11/20
5
71% 受講後に作成
- haesunpark
  知識共有者
  2025/11/20
  ありがとうございます！

haesunparkの他の講座

知識共有者の他の講座を見てみましょう！

一人で勉強するマシンラーニング+ディープラーニング

haesunpark

無料

初級 / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

4.9

(89)

8,600+

ハンライトメディアの混工シリーズで1:1 課外するように学ぶ超絶マシンラーニング、ディープラーニングチュートリアル、数百の手描きで理解してグーグルコラボ(Colab)を通じてブラウザさえあればすぐに実習可能

初級

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

一人で勉強するマシンラーニング+ディープラーニング

haesunpark

無料

初級 / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

4.9

(89)

8,600+

大規模言語モデル、核心だけ素早く！

haesunpark

￥5,540

入門 / Artificial Neural Network, PyTorch, LLM, Fine-Tuning, RNN

4.7

(10)

100+

<大規模言語モデル、核心だけ素早く!>(インサイト、2025)を基にしたLLMの理論と実戦例題を扱う講義です。

入門

Artificial Neural Network, PyTorch, LLM

大規模言語モデル、核心だけ素早く！

haesunpark

￥5,540

入門 / Artificial Neural Network, PyTorch, LLM, Fine-Tuning, RNN

4.7

(10)

100+

<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> 解説講義

haesunpark

￥12,510

初級 / PyTorch, gpt-2, transformer, LLM, Fine-Tuning

4.8

(21)

500+

『ゼロから作って学ぶLLM』（ギルボット、2025）のGitHubノートブックとボーナスコンテンツを扱う講義です。GitHub: https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/ 『ゼロから作って学ぶLLM』は、セバスチャン・ラシュカ（Sebastian Raschka）が書いたベストセラー『Build a Large Language Model (from Scratch)』（Manning、2024）の翻訳書です。この本は、OpenAIが作ったGPT-2モデルをゼロから始めて完全なモデルを作ってみながら、大規模言語モデルの動作原理を学び活用する方法を提供します。

初級

PyTorch, gpt-2, transformer

<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> 解説講義

haesunpark

￥12,510

初級 / PyTorch, gpt-2, transformer, LLM, Fine-Tuning

4.8

(21)

500+

コーディング脳を目覚めさせるPython

haesunpark

無料

入門 / Python, Pandas

4.8

(12)

900+

眠っているコーディング脳を目覚めさせる。 Pythonの基礎から機械学習まで一冊に！この本は、MIT講義に基づいて作られたコンピュータサイエンスの入門書で、プログラミングを全く知らない初心者でも気軽に広げることができます。コンピューティング思考や簡単なアルゴリズムのように、プログラミングの入門に必要なトピックで眠っていたコーディング脳を目覚めさせましょう。各章で提供されるストレッチ問題を使用して、データの可視化、シミュレーション、データ計算のテクニック、機械学習などの実用的なトピックについて説明します。

入門

Python, Pandas

コーディング脳を目覚めさせるPython

haesunpark

無料

入門 / Python, Pandas

4.8

(12)

900+

Do It!ディープラーニング入門

haesunpark

無料

初級 / Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

4.9

(73)

4,800+

このレッスンは概念的な一歩、数式の一歩、コーディングの一歩。最も適切な歩幅と真っ直ぐな方向に読者をディープラーニングに案内する。また、グラフ、イラスト、図解は100以上の抽象概念も簡単かつ迅速に受け入れることができる。プログラムをインストールせずにWebブラウザに接続するだけで、実習をすぐに始めることができるという点もこの講義だけの特徴だ。快適に理論を理解してから直接コーディングし、目でディープラーニングの代表問題4つを征服するので、ディープラーニングの教科書として不足がない。ぜひわかって渡らなければならない概念や用語は、本文の真ん中に出てくる「ちょっと！次に進むには'コーナーとチャン最後に'記憶カード'コーナーで2回復習して学習効果を高めた。『Do it!ディープラーニング入門』と共にディープラーニングを早く正面突破してみよう。

初級

Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

Do It!ディープラーニング入門

haesunpark

無料

初級 / Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

4.9

(73)

4,800+

ハンズオンマシンラーニング2

haesunpark

無料

初級 / Tensorflow, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Keras, Reinforcement Learning(RL), NLP, Scikit-Learn

4.7

(54)

6,500+

Amazonのベストセラーである<ハンズオンマシンラーニング2版>の内容を取り上げた講義です。代表的な機械学習ライラーであるサイキットランを使用して、さまざまな機械学習アルゴリズムと評価方法を学びます。また、最も有名なディープラーニングライブラーであるテンサフローとケラスを使って、人工ニューラルネットワークから強化学習まで理論と実務を固めてみます。まだすべて完了した講義ではありません。毎週1～2つの講義が追加され続ける予定です。

初級

Tensorflow, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

ハンズオンマシンラーニング2

haesunpark

無料

初級 / Tensorflow, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Keras, Reinforcement Learning(RL), NLP, Scikit-Learn

4.7

(54)

6,500+

似ている講座

同じ分野の他の講座を見てみましょう！

大規模言語モデル、核心だけ素早く！

haesunpark

￥5,540

入門 / Artificial Neural Network, PyTorch, LLM, Fine-Tuning, RNN

4.7

(10)

100+

<大規模言語モデル、核心だけ素早く!>(インサイト、2025)を基にしたLLMの理論と実戦例題を扱う講義です。

入門

Artificial Neural Network, PyTorch, LLM

大規模言語モデル、核心だけ素早く！

haesunpark

￥5,540

入門 / Artificial Neural Network, PyTorch, LLM, Fine-Tuning, RNN

4.7

(10)

100+

超簡単な例で学ぶディープラーニング入門

anjaehyun879505

￥2,145

初級 / Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), PyTorch, CNN, relu

4.5

(4)

このコースでは、ディープラーニングの基礎から始まり、パイトーチを使用して実際の数値分類器を作成します。まったく経験がなくてもフォローできるように設計されています。

初級

Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), PyTorch

超簡単な例で学ぶディープラーニング入門

anjaehyun879505

￥2,145

初級 / Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), PyTorch, CNN, relu

4.5

(4)

車両ナンバープレート認識プロジェクトとTensorFlowで学ぶディープラーニング映像認識オールインワン

AISchool

￥17,871

初級 / Tensorflow, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), CNN, NLP, Computer Vision(CV)

4.8

(73)

600+

車両ナンバープレート認識実戦プロジェクトを通じてディープラーニング/TensorFlow/コンピュータビジョン基礎から実務応用まで全過程を一度に学習できるオールインワン型の講義です。さまざまな練習により、カスタムデータセットに最新のディープラーニングモデルを適用するための実践的なスキルを身に付けることができます。

初級

Tensorflow, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML)

車両ナンバープレート認識プロジェクトとTensorFlowで学ぶディープラーニング映像認識オールインワン

AISchool

￥17,871

初級 / Tensorflow, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), CNN, NLP, Computer Vision(CV)

4.8

(73)

600+