TechAcademyが作ったPython機械学習プログラムの教材で、機械学習の基礎を身につけよう。
本教材では、機械学習を学ぶうえで必要となる用語(ディープラーニングや教師なし学習など)について基礎から解説していく内容となっております。そのため、機械学習初学者にとっても学びやすい内容となっております。用語を解説したあとは、機械学習プログラム構築の流れを確認していき、実際にPythonライブラリであるscikit-learnを活用した機械学習プログラムを構築していきます。
学習内容
本教材を通して、以下について学ぶことができます。
- 人工知能に関する基礎知識
- 実行環境としてGoogle Colaborataryを使った開発
- 機械学習プログラムの流れの理解
- JupyterLabやPandas、NumPyなどのPythonライブラリの学習
- scilit-learnを使った機械学習プログラムの構築
作成物イメージ
- 最終目標として、以下のような手書き数字画像を分類する機械学習プログラムを構築していきます。
本教材の対象者
- Pythonを使った機械学習プログラムの構築に関心がある方。
- ディープラーニングや強化学習など人工知能に関する用語を知りたい方。
- 機械学習プログラムを構築するなかで、開発の流れを知りたい方。
受講における必要条件
- Pythonの基礎文法(変数、配列、if文、import、メソッド・クラス)を理解している。
学ばないこと
- Pythonの基礎文法は扱いません。
- 機械学習プログラムの本番環境へのデプロイ方法。
- 演習問題の解答は用意しておりません。
本教材の対応バージョン
- Python3.8
本教材で質問対応可能なOSや環境
- 本教材は質問対応しておりません。
カリキュラム
Section 0 はじめに
- 0-1 Pythonを使って機械学習プログラムの基礎を学ぼう
- 0-2 機械学習プログラミングをする上で必要となるツール
Section 1 人工知能について知ろう
- 1-1 AI(人工知能)について学ぼう
- 1-2 深層学習(ディープラーニング)とニューラルネットワークとはなにか
- 1-3 教師あり学習と教師なし学習
- 1-4 強化学習
- 1-5 分類と回帰とはなにか
Section 2 機械学習の流れを知ろう
- 2-1 scikit-learnを学ぼう
- 2-2 機械学習のモデルを決めよう
- 2-3 モデルのグループについて理解しよう
- 2-4 学習に使うデータセットをインポートする
- 2-5 データの前処理を行う
- 2-6 データの加工を学ぼう
- 2-7 データを訓練データとテストデータに分ける
- 2-8 モデルを作って学習する
- 2-9 期待する性能が出たかを評価する
講師のプロフィール
教材のレビュー
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1件の評価
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lac-cramoty 1年以上前
短時間で機械学習に関する基礎知識をざっと得ることができます。機械学習に取り組む時に最初に学習すると良いでしょう。pythonに関する知識はなくても学習に支障はありません。google colaboratoryを使うのでMac/Winを問わずブラウザがあれば学習を進めることができます。