講師: Yoichi
受講者数: 1,993人
最終更新日: 2023/06/01
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統計モデリングの基礎理論から実践的な機械学習の実装まで、損失関数の意味、最尤推定とベイズ推定の違い、正則化の概念などをPythonによる実装を通じて体系的に学習します
理論的な解説とPythonによる実装デモを組み合わせることで、機械学習の数学的背景を実践的に理解でき、ブラックボックス的な理解から脱却して応用力を身につけることができます
機械学習の基本的な知識を持っており、その数学的背景や理論的な仕組みをより深く理解したいエンジニアや研究者、データサイエンティストを目指す方に最適です
Pythonでのプログラミング経験が全くない方は、まずは基本的なPythonプログラミングの講座を受講してから本講座に挑戦することをお勧めします
統計モデリングの理論的基礎から実践的な機械学習の実装までを網羅的に学べる講座で、特に損失関数や推定手法などの数学的背景について、Pythonによる実装を通じて深い理解を得ることができます
本講座は統計モデリングの基礎から実践までを効果的に網羅しており、特に機械学習の理論的背景の理解に大きく貢献している点が高く評価されています。Pythonによる実装と視覚的な説明を組み合わせることで、複雑な概念の理解を促進している点も特徴的です。最尤推定、ベイズ推定、一般化線形モデルなどの重要な概念が体系的に解説され、それらが機械学習やディープラーニングとどのように繋がっているかを俯瞰的に理解できる構成となっています。特に、理論と実装の両面からアプローチすることで、深い理解が得られると多くの受講者が評価しています。
音声品質の問題（音量が小さい）や一部のコンテンツが駆け足気味という指摘が見られます。また、Pythonの実装に関する詳細な解説が不足しているという意見もあります。しかし、これらの技術的な課題は2023年の音声改善アップデートで対応されており、本質的な学習価値を損なうものではありません。また、初学者にとっては内容が難しく感じられる可能性がありますが、繰り返し視聴することで理解を深められる構成となっています。補足資料や参考文献を活用することで、より完全な理解に到達できます。