キカガクの機械学習講座を受講してみましたので、内容や感想をまとめてみます！
受講するか悩んでいる方は、参考にしてみてください！
講座名：脱ブラックボックスコース
このコースは、数学の理論からプログラミングによる実装まで解説しています。
エンジニア初級の方向けの講座になっています。
また、ビデオ講座と確認テストが一体となっており、確認テストを解くことによって、理解を深めることが出来ます。
さらに、ダッシュボードで進捗具合を見える化しており、勉強のモチベーション継続しやすいです！
内容はざっくり以下の通りです。
数学の基礎
・微分
・合成関数の微分
・偏微分
・単回帰分析
・線形代数
・スカラ、ベクトル、行列、テンソル
・ベクトルによる微分と勾配
・重回帰分析
・基本統計量
・確率、期待値
・正規化
・情報理論
・交差エントロピー
・ロジスティック回帰モデル
・パラメータ最適化
・Pythonで実装
ニューラルネットワーク
・順伝播、線形変換、非線形変換、目的関数
・逆伝播、パラメータ更新、
・PyTorch
・ネットワークの訓練
・ハイパーパラメータ最適化
＜デラログ的感想＞
元々有料講座であったこともあり、かなりわかりやすい講座だったと思います！
機械学習の基本部分を体系的に学べるようになっており、ブラックボックスになってしまいがちな機械学習について、本質を理解することができました！
機械学習について基礎から学び直したい方には、是非オススメしたいです！
勉強時間は全部で２０時間くらいでしょうか。それだけやる価値はあったと思います！
気になる方は、以下のリンクからチェックしてみてください！
今回は、キカガクの機械学習講座について実際にやってみて感想をまとめました。
今後も自分が実際にやったデータ分析に関する講座や勉強法、書籍について説明していきますので、もしよかったら覗いてみてください！
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！
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