機械学習をマスターするための無料の5つのコース

美容とファッションエキスパートによる、機械学習をマスターするための5つの無料コース' (Biyō to fasshon ekisupāto niyoru, kikai gakushū wo masutā suru tame no itsutsu no muryō kōsu)

 

機械学習はデータ分野でますます人気が高まっています。しかし、機械学習エンジニアになるためには高度な学位が必要だという考えが一般的です。しかし、これは完全に真実ではありません。なぜなら、スキルと経験が常に学位に勝るからです。

もしこれを読んでいるなら、おそらくデータ分野に新しく入り、機械学習エンジニアとしてスタートしたいと考えているのでしょう。または、すでにデータアナリストやBIアナリストとして働いていて、機械学習の役割に切り替えたいと考えているかもしれません。

あなたのキャリア目標に関係なく、機械学習のスキルを向上させるために完全に無料の機械学習コースのリストを用意しました。このリストには、理論と機械学習モデルの構築の両方を理解するのに役立つコースが含まれています。

• Google AIは、オーディオ、ビデオ、テキストの異なるモードにわたる学習のためのマルチモダルオートリグレッシブモデルであるMirasol3Bを発表しました
• 「最初の機械学習モデルの作成と提供」
• このフィンランド拠点のAIスタートアップがポロを発表：革命的なオープンソース言語モデルは、ヨーロッパの多言語AI能力を向上させます

さあ、始めましょう！

 

1. みんなのための機械学習

 

「みんなのための機械学習」はアクセスしやすい機械学習コースをお探しの方に最適です。こちらのコースは、Google Colabで単純で興味深い機械学習モデルをコーディングを通じて構築するアプローチを取っています。少しの理論を学びながら自分自身でノートブックを作成しモデルを構築することは、機械学習に習熟するための良い方法です。

このコースは機械学習の概念を理解しやすくし、以下のトピックをカバーしています：

• 機械学習の導入
• K最近傍法
• 単純ベイズ
• ロジスティック回帰
• 線形回帰
• K平均法クラスタリング
• 主成分分析（PCA）

コースリンク：みんなのための機械学習

 

2. Kaggleの機械学習コース

 

Kaggleは実際のデータチャレンジに参加し、データサイエンスのポートフォリオを構築し、モデル構築のスキルを磨くための素晴らしいプラットフォームです。さらに、Kaggleチームでは機械学習の基礎を身につけるための一連のマイクロコースも提供しています。

以下の（マイクロ）コースをチェックしてみてください。それぞれのコースは通常数時間で完了し、演習を進めます：

• 機械学習の導入
• 中級機械学習
• 特徴エンジニアリング

機械学習の導入コースでは、以下のトピックをカバーしています：

• 機械学習モデルの動作原理
• データ探索
• モデルの検証
• アンダーフィッティングとオーバーフィッティング
• ランダムフォレスト

中級機械学習コースでは、以下を学びます：

• 欠損値の処理
• カテゴリ変数の処理
• 機械学習パイプライン
• クロスバリデーション
• XGBoost
• データリーク

特徴エンジニアリングコースでは、以下のトピックをカバーしています：

• 相互情報量
• 特徴の作成
• K平均法クラスタリング
• 主成分分析
• ターゲットエンコーディング

コースを受講する場合は上記の順序で進めることをおすすめします。次のコースに進む際に必要な前提条件を整えるためです。

コースリンク：

• 機械学習の導入 
• 中級機械学習 
• 特徴エンジニアリング

 

3. PythonとScikit-Learnを使った機械学習

 

PythonとScikit-Learnを使った機械学習は、FUN MOOCプラットフォームで提供されている無料の自己学習コースです。このコースは、Scikit-Learnのコアチームの開発者によって作成されました。

このコースでは、Scikit-Learnを使った機械学習モデルの構築について幅広いトピックをカバーしています。各モジュールにはビデオチュートリアルと関連するJupyterノートブックが含まれています。このコースを最大限に活用するためには、PythonプログラミングとPythonデータサイエンスライブラリについてある程度の知識が必要です。

コースの内容は以下の通りです：

• 予測モデリングパイプライン
• モデルのパフォーマンス評価
• ハイパーパラメータの調整
• 最適なモデルの選択
• 線形モデル
• 決定木モデル
• アンサンブルモデル

コースリンク: PythonとScikit-Learnを使った機械学習

 

4. 機械学習クラッシュコース

 

機械学習クラッシュコースはGoogleによるもう一つの良質な機械学習学習リソースです。このコースでは、モデルの構築の基礎から特徴エンジニアリングなど、TensorFlowフレームワークを使った機械学習モデルの構築方法を学ぶことができます。

このコースは、主に3つのセクションに分かれており、そのうちのほとんどがMLのコンセプトセクションに含まれています：

• MLのコンセプト
• MLエンジニアリング
• 現実世界でのMLシステム

このコースを受講するためには、高校の数学、Pythonプログラミング、コマンドラインについての基礎知識が必要です。

MLのコンセプトセクションには以下の内容が含まれています：

• MLの基礎
• TensorFlowの紹介
• 特徴エンジニアリング
• ロジスティック回帰
• 正則化
• ニューラルネットワーク

MLエンジニアリングセクションでは以下の内容がカバーされます：

• 静的 vs. 動的トレーニング
• 静的 vs. 動的推論
• データ依存性
• 公平性

そして、現実世界でのMLシステムは実際のケーススタディを通じて機械学習がどのように行われているかを理解するためのセクションです。

コースリンク: 機械学習クラッシュコース

 

5. CS229: 機械学習

 

これまで、モデルの構築に焦点を当てつつも理論的な概念に触れるコースを見てきました。

これは良いスタートですが、機械学習アルゴリズムの動作をより詳しく理解する必要があります。これは技術的な面接やキャリアの成長、機械学習研究への進出に重要です。

スタンフォード大学のCS229: 機械学習は最も人気のある、そして非常におすすめの機械学習コースの一つです。このコースは、大学の半期間のコースと同等の技術的な深さを提供します。

講義と講義ノートはオンラインでアクセスすることができます。このコースでは以下の広範なトピックがカバーされます：

• 教師あり学習
• 教師なし学習
• ディープラーニング
• 一般化と正則化
• 強化学習と制御

コースリンク: CS229: 機械学習

 

まとめ

 

機械学習の旅に役立つリソースを見つけることができたと思います！これらのコースは、理論的な概念と実際のモデル構築のバランスを取るのに役立ちます。

既に機械学習に精通しており、時間に制約がある場合は、scikit-learnを使用したPythonの機械学習について詳しく学ぶことをおすすめします。理論的な基礎が必要な場合は、CS229も参考になるでしょう。楽しい学習を！

[Bala Priya C](https://twitter.com/balawc27)は、インド出身の開発者兼技術ライターです。彼女は数学、プログラミング、データサイエンス、コンテンツ作成の交差点で働くことが好きです。彼女の関心と専門知識の範囲にはDevOps、データサイエンス、自然言語処理が含まれます。彼女は読書、執筆、コーディング、コーヒーを楽しんでいます！現在は、チュートリアル、ハウツーガイド、意見記事などを執筆することで、開発者コミュニティと彼女の知識を共有するための学習に取り組んでいます。

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