第二段階：古典的機械学習

An Introduction to Statistical Learning プロジェクト詳細

プロジェクト概要

An Introduction to Statistical Learning は、スタンフォード大学の著名な統計学者チームによって開発された、包括的な統計学習教育プロジェクトです。このプロジェクトは、データを理解したいすべての人に、統計学習の重要なテーマを幅広く、かつ技術的に敷居を低く解説しています。

著者チーム

プロジェクトは、以下の著名な学者によって共同で開発されました。

• Gareth James - ワシントン大学統計学教授、生物統計学教授
• Daniela Witten - ワシントン大学Dorothy Gilford寄付講座教授
• Trevor Hastie - スタンフォード大学統計学教授、生物医学データ科学教授
• Robert Tibshirani - スタンフォード大学The John A. Overdeck教授
• Jonathan Taylor - Python版協力者

プロジェクト構成

1. 教材バージョン

• 第一版 (2013): 《An Introduction to Statistical Learning with Applications in R》 (ISLR)
• 第二版 (2021): ISLR第二版、内容を更新および拡張
• Python版 (2023): 《An Introduction to Statistical Learning with Applications in Python》 (ISLP)

2. 多言語サポート

この教材は、さまざまな言語に翻訳されています。

• 中国語版
• イタリア語版
• 日本語版
• 韓国語版
• モンゴル語版
• ロシア語版
• ベトナム語版

3. 無料オンラインリソース

• 無料PDFダウンロード: すべてのバージョンの教材は、公式サイトから無料でダウンロードできます。
• オンラインコース: edXプラットフォームを通じて、無料の付属オンラインコースが提供されています。
• ビデオ講義: すべての章の内容を網羅したビデオ講義
• 実験コード: 各章の最後に、RまたはPythonの実験コードが含まれています。

課程内容構造

核心章節主題

1. 統計学習の概要 - What is statistical learning?
2. 回帰分析 - Regression
3. 分類方法 - Classification
4. リサンプリング法 - Resampling methods
5. 線形モデルの選択と正則化 - Linear model selection and regularization
6. 非線形拡張 - Moving beyond linearity
7. 木に基づく方法 - Tree-based methods
8. サポートベクターマシン - Support vector machines
9. 深層学習 - Deep learning
10. 生存分析 - Survival analysis
11. 教師なし学習 - Unsupervised learning
12. 多重検定 - Multiple testing

実験環節

各章には、付属の実験パートが含まれています。

• Rバージョン: R言語を使用して章の概念を実装
• Pythonバージョン: Pythonを使用して同じ概念を実装
• 実践指向: 実際のコード操作を通じて理解を深めます。

オンライン学習プラットフォーム

edXコース

• Rバージョンコース: 29万人以上の学習者が参加（2023年11月現在）
• Pythonバージョンコース: 新しくリリースされたPythonアプリケーションバージョン
• コースの特徴:
  • 無料で参加可能
  • 自主学習ペース
  • ビデオ講義と実験の組み合わせ
  • 認定証を取得可能

スタンフォードオンラインコース

• Statistical Learning with R: 教師あり学習入門コース
• Statistical Learning with Python: Pythonアプリケーションバージョン
• コースの焦点: 回帰と分類方法

技術特徴

教学特色

• バランス: 理論と実践を重視
• アクセス性: 技術的なハードルを下げ、初心者向け
• 実用性: 現代のデータ分析ツールの応用を重視
• システム性: 基礎概念から高度な技術までを網羅

支持資源

• スライド: 著者によって準備された完全なコーススライド
• コード例: 豊富なRおよびPythonコード例
• 練習問題: 各章に付属する練習問題
• コミュニティサポート: GitHub上の学習ノートと練習解答

目標受講者

このプロジェクトは、以下のような人々に適しています。

• 現代のデータ分析ツールを使用したいすべての人
• 統計学と機械学習の初心者
• 大規模なデータを処理する必要がある専門家
• 学際的なデータサイエンスの応用者

プロジェクト価値

学術価値

• トップレベルの学者によって開発され、学術的な権威が高い
• 内容は何度も反復して最適化されている
• 世界中の高等教育で広く使用されている

実用価値

• 高品質の教育リソースを無料で入手できる
• 理論と実践を組み合わせた教育方法
• さまざまなプログラミング言語の実装をサポート
• 技術の発展に合わせて継続的に更新

社会影響

• 統計学習の入門ハードルを下げた
• データサイエンス教育の普及を推進した
• 世界中の学習者に平等な学習機会を提供した

技術要求

Rバージョン要求

• R環境のインストール
• RStudio IDEの使用を推奨
• 関連するRパッケージのインストール（knitrなど）

Pythonバージョン要求

• Python環境
• 関連するPythonライブラリ（pandas, scikit-learn, matplotlibなど）
• Jupyter Notebookまたは同様の開発環境

入手方式

• 公式サイト: https://www.statlearning.com/
• edXコース: "Statistical Learning"で検索
• 無料PDF: 公式サイトから直接ダウンロード
• GitHubリソース: コミュニティが貢献した学習ノートとコード

このプロジェクトは、統計学習教育分野におけるマイルストーンであり、世界中のデータサイエンス教育に重要な貢献をしています。