Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-machine-learning-supervised-learning
こんにちは、皆さん！今日はCourseraのコース「監視学習の導入」を紹介します。このコースは、機械学習の監視学習アルゴリズムと、さまざまなデータに適用される予測タスクについて学ぶためのものです。プログラミングの基礎が必要ですが、Pythonを通じて実践的なスキルを身につけることができます。
コースの特徴
本コースでは、線形回帰やロジスティック回帰、K最近傍法（KNN）、決定木、アンサンブル法（ランダムフォレストやブースティング）、カーネル法に関する深い理解を得ることができます。特にデータの前処理や探索的データ分析（EDA）の重要性を強調しており、実際のデータプロジェクトに役立つスキルを学べます。
各週の内容
- 第1週：機械学習の基礎と線形回帰
- 第2週：多重線形回帰
- 第3週：ロジスティック回帰
- 第4週：ノンパラメトリックモデル
- 第5週：アンサンブル法
- 第6週：カーネル法（サポートベクターマシン）
特にロジスティック回帰の週では、実際の癌診断データを使って、モデルがどのようにクラス分類を行うかを学びます。また、プロジェクトを通じて、EDAや問題定義の重要性を体験できます。
お勧めポイント
このコースは、機械学習に興味があり、基本的なプログラミング経験を持つ方にとって素晴らしい選択です。理論だけでなく、実践的なスキルを手に入れ、最終プロジェクトを通じて自分の理解を深めることができます。
ぜひ参加してみてください。機械学習の理解が深まることで、さまざまなデータサイエンスプロジェクトに挑戦できるようになります！
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-machine-learning-supervised-learning