Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/supervised-machine-learning-classification
コースの概要
今回はCourseraで提供されている「Supervised Machine Learning: Classification」コースをご紹介します。このコースは、監視された機械学習の主要なモデルファミリーの一つ、分類に焦点を当てています。受講者は、カテゴリカルな結果を分類するための予測モデルを訓練する方法や、異なるモデルの比較に使用する誤差指標について学びます。また、実践的なセクションでは、トレーニングデータとテストデータの分割や不均衡クラスを扱うためのベストプラクティスに重点を置いています。
取得できるスキル
このコースを終える頃には、以下のことができるようになります：
- ロジスティック回帰、K最近傍法、サポートベクターマシン、決定木、アンサンブルモデルの理解
- 異なる分類モデルを比較し、ビジネス上の問題に最適なモデルを選択する能力の向上
- 不均衡クラスのデータセットに対する robust なモデルの構築方法の習得
コースのシラバス
ロジスティック回帰
ロジスティック回帰は、多くの研究と広く使用されている分類アルゴリズムの一つです。このモジュールでは、線形回帰からロジスティック回帰に進化させる方法と、複数の分類器を比較するための一般的な誤差指標について学びます。
K最近傍法
K最近傍法は、計算が簡単で解釈も容易なため人気のある手法です。このモジュールでは、K最近傍法の理論と、sklearnを使用してモデルを構築するデモを行います。
サポートベクターマシン
このモジュールでは、サポートベクターマシンがデータを大多数のデータポイントが集中する領域にマッピングするためにどのようにハイパープレーンを構築するかを学びます。
決定木
決定木法は分類タスクの一般的なベースラインモデルです。このモジュールでは、決定木の理論と実際のモデル構築の例を提供します。
アンサンブルモデル
アンサンブルモデルは、外れ値に対する耐性を持ち、将来のデータに対する一般化能力を向上させることができる非常に人気のある手法です。
不均衡クラスのモデリング
このモジュールでは、不均衡データセットに対するモデルの強化方法、ならびにストラティファイドサンプリングに基づくアプローチを学びます。
まとめ
この「Supervised Machine Learning: Classification」コースは、機械学習の分類モデルを深く理解するための素晴らしいリソースです。実践的な内容と理論的な背景がバランスよく組み合わされており、データサイエンティストとしてのスキルを向上させるために非常に役立つでしょう。機械学習に興味がある方、特に分類に特化したい方には強くおすすめします！
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/supervised-machine-learning-classification