Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ntumlone-mathematicalfoundations
機器学習の基礎を理解するためには、数学的な基盤が不可欠です。Courseraで提供されている「機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)—Mathematical Foundations」は、機器学習の理論、アルゴリズム、そして実務に必要な基本的なツールを学べる素晴らしいコースです。
### コースの概要
このコースは、機器学習がデータからの経験によってパフォーマンスを向上させる方法を学ぶことに focus しています。特に、数学的なツールに焦点を当てており、データサイエンスや機器学習の初学者にも最適です。
### シラバスの内容
1. **The Learning Problem**
– 機器学習とは何か、どのように他のアプリケーションや分野と関連しているのかを学びます。
2. **Learning to Answer Yes/No**
– 最初の学習アルゴリズムとして、データに基づいて「はい」と「いいえ」の境界を適応的に描く方法を紹介します。
3. **Types of Learning**
– バイナリ分類や回帰など、さまざまなアプリケーションにおける学習の可能性について学びます。
4. **Feasibility of Learning**
– 十分な統計データと有限の仮説がある場合、学習が「おおよそ正確である」ことについて学びます。
5. **Training versus Testing**
– トレーニング中にどのような仮説を選ぶかによるコストと、その選択肢の効果的数を表す成長関数について学びます。
6. **Theory of Generalization**
– データが十分で、成長関数があまり早く成長しない場合、テスト誤差はトレーニング誤差に近似できることを理解します。
7. **The VC Dimension**
– 有限モデルの複雑性（VC次元）、十分なデータ、そして低いトレーニング誤差があると学習が可能である理由について学びます。
8. **Noise and Error**
– ノイズのある環境でも学習が可能であり、さまざまな誤差測定について学びます。
### まとめ
このコースは、機器学習の数学的な基盤をしっかりと構築したい方に特におすすめです。理論と実践を結びつけた内容で、自分のペースで学習を進めることができるため、多忙な方にもぴったりです。もし機器学習の初めの一歩を踏み出したいと考えているなら、このコースをぜひ受講してみてはいかがでしょうか？
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ntumlone-mathematicalfoundations