講師: 我妻
受講者数: 93,336人
最終更新日: 2024/07/26
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Pythonプログラミングの基礎から始めて、NumPy・Pandasによるデータ処理、scikit-learnを使用した機械学習の実装、Google Colaboratory上での開発環境構築、そして実践的な分類問題や株価分析までを学習できます
数式やプログラミングの難しい概念を視覚的かつ段階的に解説し、Google Colaboratoryを活用することで環境構築の手間を最小限に抑えながら、実践的な機械学習プロジェクトを体験できる構成になっています
プログラミングや数学の予備知識が少ない初心者、特に文系背景を持つ方や非エンジニアで、機械学習の実践的な基礎を身につけたい方に最適です
ディープラーニングの詳細な実装や高度な数学理論を学びたい方には物足りない可能性がありますが、本講座を基礎として別途専門的な機械学習講座の受講をお勧めします
プログラミング未経験者でも着実に学べる機械学習入門講座として、理論より実践を重視しながらPythonによる機械学習の基礎を身につけることができ、実際のデータ分析や予測モデルの構築まで行える実践的なスキルを習得できる講座です
多くのレビューが「わかりやすい」「テンポが良い」と評価しており、特に初学者向けの説明の丁寧さが高く評価されています。プログラミングや数学の事前知識がなくても理解できる構成で、基礎から段階的に学べる点が好評です。講師の話し方や説明の仕方も聞き取りやすく、実際にコードを書いて動かすことで理解が深まるという意見も多く見られます。また、AIや機械学習という複雑な題材を、視覚的な補助を用いながら簡潔に解説している点も評価されています。
一部のレビューでは「期待していたほど機械学習に関する内容ではなかった」「もう少し簡単なレベルがよかった」という意見や、コードの実践的な使用例についてより詳しい解説を求める声がありました。また、「古い内容」という指摘もありました。ただし、これらの点は本講座が入門者向けの基礎講座として位置づけられていることを考慮すると、むしろ適切な範囲設定といえます。より高度な内容や実践的な応用については、本講座で基礎を固めた後に次のステップとして学習することが推奨されます。