講師: Toru
受講者数: 16,097人
最終更新日: 2020/05/09
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機械学習の基礎的な識別・分類タスクをscikit-learnを使って実装し、データの前処理から評価指標の解釈まで、実践的なコードを通じて学習する内容となっている
Jupyter Notebookを活用した対話的な学習環境で、数式を最小限に抑えながら実践的なコード実行と結果の可視化を通じて機械学習の概念を理解できる構成になっている
プログラミング経験があり、機械学習の実践的な実装方法を学びたいエンジニアや、数学的な理論よりもまず実装から理解したい学習者に適している
Pythonでのプログラミング経験が全くない初心者には難しい可能性があるため、まずはPythonの基礎文法を学習してから受講することを推奨する
scikit-learnとJupyter Notebookを用いて機械学習における識別タスクの実装を学ぶ実践的な入門コースで、理論よりも実装を重視したアプローチで機械学習の基礎概念を習得できる
本講座は機械学習の基礎的な概念と実践的なコーディングを効果的に組み合わせており、特にscikit-learnを使用した実データでの分析手法が高く評価されています。セッションが短く区切られており学習しやすい構成となっていること、理論と実践のバランスが良く取れていること、そして機械学習の基本的な流れを体系的に学べる点が特徴です。特に、PCAなどの特徴量の理解や、教師あり・なし学習の概念について、実践を通じて直感的に理解できる点が好評です。
初学者にとっては難易度が高く、説明が簡潔すぎる部分があるという指摘が多く見られます。また、音声品質の問題や説明の際の話し方(「ここ」「これ」などの指示語の多用)に改善の余地があります。質問対応が不十分という指摘もありました。ただし、これらの課題は、本講座が中級者向けの実践的な内容を提供することに重点を置いているためと考えられます。基本的な Python の知識があり、自己学習能力のある受講者にとっては、機械学習の実践的スキルを効率的に習得できる価値のある講座といえます。