Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-models-in-science
こんにちは！今日は、Courseraで提供されている「機械学習モデル in Science」というコースをご紹介します。このコースは、科学的な問題に機械学習技術を適用したいと考えている方に最適です。これは、データの読み込み、クリーンアップ、変換から基本的および高度な機械学習アルゴリズムの実行まで、完全な機械学習パイプラインについて学べる内容になっています。
### コースの概要
このコースは、データ前処理技術（PCAやLDAなど）から始まり、支持ベクトルマシン(SVM)やK-meansクラスタリングといった基本的なAIアルゴリズムに進みます。全体を通じて、数学的およびプログラミング的なスキルを築くことが求められます。
#### シラバスの内容
1. **AIの前に：データの準備と前処理**
– データの欠損値処理や外れ値の除去といった前処理技術について学びます。
– 次に、次元削減手法としてのPCAとLDAについて深く掘り下げます。
– Pythonでのコーディングを通じて、データを次のモジュールに渡す準備をします。
2. **基礎的なAIアルゴリズム：K-MeansとSVM**
– 教師あり学習と教師なし学習の違いを理解し、K-Nearest neighborsの分類とK-Meansクラスタリングの特性を比較します。
– それぞれの理論的背景と、Pythonでこれらのアルゴリズムを実装する方法を学びます。
3. **高度なAI：ニューラルネットワークと決定木**
– ランダムフォレストを用いた分類と回帰のための木ベースのアルゴリズムを学びます。
– TensorFlow playgroundを活用して、ニューラルネットワークのさまざまなメカニクスに慣れる過程を経ます。
– 自分自身のニューラルネットワークをコーディングし、未知のデータに対して予測を行います。
4. **コースプロジェクト**
– 健康データから糖尿病を予測するプロジェクトを通じて、異なる回帰器を比較し、テストセット上の誤差を確認します。
### おすすめの理由
このコースは、機械学習の基礎をしっかりと理解することができるため、科学者やデータサイエンティストを目指す方々にとって非常に価値があります。特に実践的なプロジェクトを通じて学びながら、自分の理解を深めることができる点が魅力的です。
このコースを受講すれば、理論だけでなく実際のデータに基づいた技術を習得できます。興味のある方はぜひ受講してみてください！
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