スキルアップAI 機械学習講座受けてみた感想!

データサイエンス

スキルアップAIの機械学習講座の受講完了しましたので、まとめと感想を書いておきます!

 

スキルアップAIが提供している機械学習が学べるオンライン講座を受講しました。

講座の概要は以下の通りです!

現場で使える機械学習・データ分析基礎講座【無料トライアルあり】 | スキルアップAI | AI/DX人材育成・組織構築 支援パートナー
機械学習プロジェクトの一連の流れと様々なアルゴリズムの詳細を、ハンズオンを通じて学べる講座|スキルアップAI

講座

現場で使える機械学習・データ分析基礎講座

https://www.skillupai.com/machine-learning/

受講スタイル

オンライン講座
お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式の講義を受講します。(ビデオ講座です。)

講座時間

約12時間(総合学習時間は30時間くらいでしょうか)

料金

55,000円

カリキュラムの内容

DAY1

機械学習概論

  1. 人工知能とは
  2. 機械学習とは
  3. 機械学習アルゴリズムの実装とワークフロー
  4. 機械学習アルゴリズム概観

教師あり学習の基礎

  1. 線形回帰
  2. ロジスティック回帰
  3. 多変量モデルへの拡張

モデルの評価指標

  1. 回帰問題(MAE/MSE/RMSE)
  2. 分類問題(精度/適合率/再現率/F1-score)

DAY2

モデルの検証・正則化

  1. 訓練誤差と汎化誤差
  2. 過学習
  3. 正則化(L2/L1)
  4. ホールドアウト法・交差検証法

前処理

  1. 正規化 / 標準化
  2. 無相関化 / 白色化

教師あり学習の発展的トピック

サポートベクターマシン

DAY3

前処理

特徴選択

・教師あり学習の発展的トピック

  1. 木モデル(決定木・ランダムフォレスト)
  2. ニューラルネットワーク

DAY4

教師あり学習の発展的トピック

  1. 深層学習
  2. k-最近傍法

教師なし学習 

  1. クラスタリング
  2. 特徴抽出・次元削減

モデルの改善

ハイパーパラメータ最適化

通し課題

DAY1~4にかけてそれぞれ通し課題がありました。

jupyter notebookで課題を提出し、DAY4まで終わったら受講完了です。

感想

機械学習を体系的に学べるとても有意義な講座でした!

また、jupyter notebookで講義で学んだ内容をPythonのコードで実装するというスタイでしたので、ここで学んだコードはそのまま業務へ応用できたり、SIGNATEやKaggleに活用できそうです

ただ私の勘違いで、この講座を受講できれば、E資格の受験資格が得られるかと思っていましたが。。。

講座違いでした!!泣

(言い訳をすると、本講座は、日本ディープラーニング協会が実施するE資格の機械学習出題範囲に対応しています。って書いてあるんですもん、そりゃ勘違いする人もいますよね。。。(^^;)

と、いうことで、E資格受験資格が得られる『現場で使えるディープラーニング基礎講座』を6月から受講し始めました!!

E資格 JDLA認定プログラム 現場で使えるディープラーニング基礎講座【無料トライアルあり】 | スキルアップAI | AI/DX人材育成・組織構築 支援パートナー
JDLA認定プログラムのE資格講座のご案内。ディープラーニングの基礎から最新知識、実践的スキルまで包括的に習得できます。これまでに900名以上のE資格合格者を輩出。

E資格受験日が8月末ですので、今からバリバリ頑張ろうと思います!

今回も最後までお読みいただきありがとうございました!

引き続き発信活動も行なっていきますので、感想や応援コメント頂けたら嬉しいです!

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コメント

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