講師: Shota
受講者数: 1,167人
最終更新日: 2025/01/06
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Pythonとscikit-learnを使用した教師あり学習の基礎から実践的なモデル開発まで学習し、回帰分析や分類問題に対する実装スキル、データの前処理や評価指標の選定、モデルの改善手法について体系的に習得できます
Google Colabを活用した実践的なハンズオン形式で学習でき、データの整形から評価・改善までの一連のプロセスを体系的に学べる上、全てのデータセットとサンプルコードが提供されており、つまずきにくい構成となっています
機械学習の基礎から実践的なスキルを身につけたいプログラミング初学者や、AIプロジェクトのマネジメントに携わる方で技術的な理解を深めたい方に最適です
すでにTensorFlowやPyTorchを使用した深層学習の実務経験がある方には基礎的な内容が多いため、代わりに特定のドメインに特化した応用コースの受講をお勧めします
教師あり学習に焦点を当て、理論から実装までを体系的に学べる入門者向け実践講座であり、Python、Scikit-learn、Pandasなどの主要ライブラリの使用方法から、実際のモデル開発プロセスまでを、ハンズオン形式で効率的に習得できる構成となっています
レビューから、本講座の最大の強みは「丁寧な解説」と「実践的なハンズオン」にあることが明確です。特に、コードの意味や背景の詳細な説明、実務に即した改善プロセスの解説が高く評価されています。また、ChatGPTなどの最新のAI動向にも触れており、理論と実践のバランスが良く取れていることが分かります。データの可視化、モデルの改善方法、実務での応用方法まで、包括的な学習が可能な構成となっています。
一部のレビューで「難易度が高い」という指摘や「数式による補足が欲しい」という要望が見られます。しかし、これは本講座が表面的な解説に留まらず、本質的な理解を目指している証とも言えます。初学者にとっては確かに難しく感じる部分もあるかもしれませんが、丁寧な解説と実践的なハンズオンを通じて、着実にスキルを身につけることができる構成となっています。必要に応じて繰り返し学習することで、確実に理解を深められる内容となっています。