講師: 株式会社CODOR
受講者数: 15,247人
最終更新日: 2023/10/20
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機械学習の主要な26のアルゴリズムについて理論と実装を学び、回帰分析、分類、クラスタリング、強化学習、自然言語処理、ディープラーニング、次元削減などの技術をPythonを使って実践的に習得できます
数学的な複雑さを最小限に抑えながら直感的な理解を促す説明方法を採用し、各アルゴリズムをカテゴリ別に整理して体系的に学習を進められる構成で、Pythonによる実装演習を通じて実践的なスキルを身につけることができます
機械学習に興味があるがこれまで数学的な壁で挫折してしまった方や、理論と実装の両方をバランスよく学びたいプログラマー、データサイエンティストを目指す方に最適です
すでに機械学習の理論を深く理解していて高度な数学的アプローチを求める方には物足りない可能性がありますが、その場合は本コースを基礎として、より専門的な数学書や論文に進むことをお勧めします
機械学習の基礎から実践までを網羅的にカバーし、理論的な理解とPythonによる実装スキルの両方を効率的に習得できる体系的なコースで、実務で活用できるレベルまで機械学習の知識とスキルを向上させることができます
本講座の最大の強みは、機械学習の複雑な概念を直感的に理解できるよう工夫された説明方法です。特に理論と実装を分けて解説する構成は、多くの受講者から高評価を得ています。26の機械学習アルゴリズムを体系的に学べる点や、数学的な説明を最小限に抑えながらも本質的な理解を促す工夫が施されている点が評価されています。また、Pythonでの実装方法を丁寧に解説している点も、実践的なスキル習得に役立つと好評です。初学者でも理解しやすい説明スタイルを維持しながら、幅広い機械学習アルゴリズムをカバーしている点は、本講座の大きな価値となっています。
いくつかのレビューでは、説明が冗長である点や、コードの誤りが散見される点が指摘されています。また、強化学習やニューラルネットワークなどの高度なトピックについては、説明が物足りないという意見もあります。使用されているデータが古いという指摘や、上流工程の理解が前提となっている部分があるという課題も挙げられています。ただし、これらの課題は講座の本質的な価値を大きく損なうものではありません。むしろ、機械学習の入門から実践までを網羅的に学べる貴重な機会として、補足資料や外部リソースと組み合わせることで、より効果的な学習が可能です。