Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ntumlone-algorithmicfoundations
はじめに
皆さん、こんにちは！今回はCourseraで提供されている「機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)—Algorithmic Foundations」についてレビューしたいと思います。このコースは、機械学習の基礎をしっかりと身につけたい方にぴったりです。
コース概要
このコースは、機械学習のアルゴリズムや理論を学ぶことができる内容になっています。機械学習は、データから得られた経験をもとにコンピュータが自己改善するための学問です。このコースでは、アルゴリズム的なツールに焦点を当て、もう一つの姉妹コースでは数学的なツールに重点を置いています。
シラバスのハイライト
- 第九講: 線形回帰
重みベクトルを使用した線形仮説の構築と、解析解による二乗誤差の即座の計算方法について学びます。
- 第十講: ロジスティック回帰
クロスエントロピー誤差に対する勾配降下法について深く理解します。
- 第十一講: 線形モデルによる分類
バイナリ分類や多クラス分類についての回帰を学びます。
- 第十二講: 非線形変換
非線形フィーチャー変換を用いた非線形モデルの構築について探ります。
- 第十三講: 過剰適合の危険
過剰適合とは何か、どのようにして避けられるかを理解します。
- 第十四講: 正則化
モデルの複雑さを制限する手法について学習します。
- 第十五講: バリデーション
モデル選択のための検証手法について詳細に考えます。
- 第十六講: 三つの学習原則
モデルの複雑さ、データの質、自分自身の専門性に注意を払うことの重要性を学びます。
総評とおすすめ
このコースは、機械学習の基礎を理解するための非常に優れた教材です。特に、実践的なスキルと理論的な知識の両方をバランスよく学ぶことができる点が魅力的です。これから機械学習を学びたい方や、スキルを向上させたい方に自信を持っておすすめします！
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ntumlone-algorithmicfoundations