Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-capstone
コース概要
『機械学習キャップストーン』コースでは、Pythonをベースにしたさまざまな機械学習ライブラリ（Pandas、scikit-learn、Tensorflow/Keras）を使用し、コースのレコメンダーシステムを構築し、コース関連データセットを分析します。このコースは、次のトピックに焦点を当てています:
- コース推薦システムの構築
- データ分析とコサイン類似度の計算
- KNN、PCA、非負行列の協調フィルタリングの適用
- 類似性に基づく推薦システムの構築
- コース評価の予測
シラバスの概要
このコースは、具体的なモジュールに分かれており、以下のような内容が含まれています:
- キャップストーンの概要 – レコメンダーシステムの基本的なアイデアに関するビデオが提供され、その後のラボでの作業がこの概念に基づいています。
- 探索的データ分析と特徴エンジニアリング – データセットのパターンを探るための分析を行い、コースタイトルやジャンルの統計を可視化します。
- 非監視学習ベースのレコメンダーシステム – 異なる方法で3つのコース推薦システムを作成します。興味スコアに基づく推奨や、K-meansクラスタリングを用いたシステムを構築します。
- 監視学習ベースのレコメンダーシステム – ニューラルネットワークを使用してコースの評価を予測します。回帰分析と分類モデルを実装するラボがあります。
- 推薦システムの共有とプレゼンテーション – Streamlitを使用して、自分の作業を見せるアプリを構築し、成功するレポートの作成ガイドラインをレビューします。
- 最終提出物 – 他の受講者の提出物をレビューし、互いにフィードバックを行います。
おすすめポイント
このコースを通じて、機械学習の理論だけでなく、実践的なスキルも磨けます。レコメンダーシステムの構築は、データサイエンスやAI関連のキャリアを目指す方にとって非常に重要なスキルです。このコースを受講することで、Pythonを使った実践的なデータ分析や機械学習のスキルが身につき、ポートフォリオとしても活用できる成果物が得られます。特に理論を学んでいても実際に手を動かすことが少ない方には、非常に役立つ内容です。
結論
機械学習に興味がある方やデータサイエンスのスキルを高めたい方には、絶対におすすめです。このコースを受講して、実際のデータを使いながら理論を体得し、素晴らしい推薦システムを構築する体験をしてみましょう！
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-capstone