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第二段階：古典的機械学習

アンドリュー・ン教授による定番の機械学習入門専門講座。教師あり学習、教師なし学習、実践的な機械学習技術を網羅。

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機械学習専門講座 - 詳細プロジェクト紹介

プロジェクト概要

機械学習専門講座は、DeepLearning.AIとスタンフォード大学オンライン（Stanford Online）が共同で作成した、基礎的なオンラインコースプロジェクトです。この初心者向けのプロジェクトでは、機械学習の基礎知識と、これらの技術を使用して現実世界のAIアプリケーションを構築する方法を学びます。

講師情報

本専門講座は、AIの先見者であり、スタンフォード大学で重要な研究を主導し、Google Brain、百度（Baidu）、Landing.AIで先駆的な活動を行い、AI分野の発展を推進してきたAndrew Ng教授が担当します。

Andrew Ngは、DeepLearning.AIの創設者、AI Fundのジェネラルパートナー、Courseraの共同創設者兼会長、およびスタンフォード大学の非常勤教授です。

講座の歴史と評判

この3つのコースからなる専門講座は、Andrewの画期的な機械学習コースのアップデート版であり、4.9/5の評価を受け、2012年の開始以来、480万人以上の学習者が参加しています。

2020年現在、Courseraで最も人気のある3つのコースのうち3つは、Andrew Ngのコースです：機械学習（1位）、AI for Everyone（5位）、ニューラルネットワークとディープラーニング（6位）。

講座構成

この専門講座は3つのコースに分かれており、各コースには特定のテーマと週ごとのコンテンツがあります。

  1. Supervised Machine Learning: Regression and Classification（教師あり機械学習：回帰と分類）

    • 機械学習入門
    • 回帰（線形回帰）
    • 分類（ロジスティック回帰）

  2. Advanced Learning Algorithms（高度な学習アルゴリズム）

    • ニューラルネットワーク
    • 決定木
    • ランダムフォレスト
    • ブースティングアルゴリズム
    • 機械学習の実用的なアドバイス

  3. Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning（教師なし学習、推薦システム、強化学習）

    • 教師なし学習技術
    • 推薦システム
    • 強化学習の基礎

学習時間

週5時間の学習ペースで、コース1の完了には3週間、コース2の完了には4週間、コース3の完了には3週間かかります。

講座内容詳細紹介

本講座では、現代の機械学習に関する幅広い紹介を提供します。内容は以下の通りです。

教師あり学習

  • 多元線形回帰
  • ロジスティック回帰
  • ニューラルネットワーク
  • 決定木

教師なし学習

  • クラスタリング
  • 次元削減
  • 推薦システム

シリコンバレーのベストプラクティス

  • モデルの評価とチューニング
  • データ中心のアプローチによるパフォーマンス向上
  • その他のAIおよび機械学習の革新的な実践

学習成果

本専門講座を修了すると、以下のことができるようになります。

  • 人気のある機械学習ライブラリNumPyとscikit-learnを使用して、Pythonで機械学習モデルを構築する
  • 線形回帰やロジスティック回帰など、予測および二項分類タスク用の教師あり機械学習モデルを構築およびトレーニングする
  • TensorFlowを使用してニューラルネットワークを構築およびトレーニングし、多クラス分類を実行する
  • 機械学習開発のベストプラクティスを適用して、モデルを現実世界のデータとタスクに一般化できるようにする
  • 決定木と、ランダムフォレストやブースティング木などの木アンサンブル法を構築および使用する
  • 教師なし学習技術（クラスタリングや異常検知など）を使用する
  • 協調フィルタリング法とコンテンツベースのディープラーニング法を使用して、推薦システムを構築する
  • 深層強化学習モデルを構築する

講座の特徴

本講座の特徴は以下の通りです。

  • 事前の数学的知識や厳格なプログラミングのバックグラウンドは不要
  • 長年にわたり数百万人の学習者によって検証されたコアコースコンテンツを採用し、より理解しやすくする
  • 直感的な視覚的方法で基礎的なAIの概念を教え、その後、アルゴリズムの実装に必要なコードと基礎数学を紹介する

技術スタックとツール

本講座では、主に以下の技術とツールを使用します。

# 主要なPythonライブラリ
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import scikit-learn
import tensorflow as tf

適合する人

  • 機械学習の初心者
  • AI分野への参入を希望する専門家
  • 機械学習分野でキャリアを築きたい学習者
  • 基本的なPythonの知識を持つ開発者

認証と証明書

コース修了後、Coursera認定証明書が授与されます。この証明書は、スタンフォード大学とDeepLearning.AIが共同で発行します。

講座評価

AI分野への参入を希望する場合、または機械学習分野でキャリアを築きたい場合、新しい機械学習専門講座は最高の出発点となります。

注意： 本講座は英語で提供されます。基本的な英語のリスニング、スピーキング、リーディング、ライティング能力があることが推奨されます。コースには字幕と課題のサポートが提供されており、世界中の学習者が参加できます。