Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-probability-and-statistics
はじめに
今回は、Courseraで提供されている「Probability & Statistics for Machine Learning & Data Science」コースについてレビューします。このコースはDeepLearning.AIによって開発され、Luis Serranoによって教えられています。機械学習とデータサイエンスの土台となる数学的知識を初心者でも理解できる形で学べる貴重なプログラムです。
コースの概要
このコースを修了すると、機械学習モデルによる予測に内在する不確実性を記述し定量化することができるようになります。確率、確率変数、確率分布といった概念を使用し、データの理解を深める手助けになります。
シラバスの詳細
第1週 – 確率と確率分布の紹介
最初の週では、イベントの確率と確率の算術を正しく行うための確率の基本ルールを学びます。条件付き確率とベイズの定理も紹介され、確率変数の確率分布の概念が広がります。また、二項分布や正規分布などの一般的な確率分布についても学習します。
第2週 – 確率分布の記述と多変量確率分布
次の週では、確率分布を記述するためのさまざまな指標を学びます。中心傾向の指標（平均、中央値、最頻値）や分散、歪度、尖度などを扱います。また、共分散の概念を紹介し、2つ以上の確率変数の確率分布についての理解を深めます。
第3週 – サンプリングとポイント推定
3週目は確率から統計に焦点を移し、サンプルと母集団の概念を学びます。大数の法則と中心極限定理についても扱います。さらに、最尤推定法を通じてポイント推定について学び、ベイズ統計がデータ評価に与える影響を理解します。
第4週 – 信頼区間と仮説検定
最後の週では、区間推定の一方法である信頼区間について学び、その計算方法と解釈を理解します。また、仮説検定の構築と、p値を用いた仮説テストの理解を深めていきます。さらに、データサイエンスにおけるA/Bテストの応用についても学びます。
まとめ
この「Probability & Statistics for Machine Learning & Data Science」コースは、機械学習やデータサイエンスを志す方には必見のコースです。数学の基礎をしっかりと学び、実務への応用力を高めるための良いスタート地点になるでしょう。初心者の方にも優しく設計されていますので、ぜひ受講をお勧めします！
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-probability-and-statistics