Tag: データサイエンス

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai2 こんにちは、皆さん！今日はCourseraで提供されている「人工智慧：機器學習與理論基礎」コースについてご紹介します。このコースは、人工知能と密接に関連する機械学習に焦点を当てた内容になっています。基本的な理論から始まり、分類器（決定木やサポートベクターマシン）、神経ネットワーク（深層学習を含む）、強化学習（深層強化学習を含む）まで、幅広くカバーされているのが特徴です。 コースの内容は、1950年代から2016年までの技術の進化を追っており、非常に興味深いです。まずは基礎理論をしっかりと理解し、次に機械学習の主流技術を学んでいくプロセスは、初心者にも分かりやすく構成されています。 このコースを受講する主な目的は、以下の3つです。 1. 人工知能関連の機械学習技術についての基礎概念を理解する。 2. 機械学習の基礎理論、分類器、神経ネットワーク、および強化学習を学ぶ。 3. これらの技術を自身の問題解決に応用する。 受講前にはコンピュータ概論の知識が必要ですが、データ構造とアルゴリズムの知識があればなお良いでしょう。 このコースでは次のトピックを扱います： – コンセプト学習 – 計算学習理論 – 分類 – 神経ネットワークと深層学習 – 強化学習 私は、このコースを特に初学者や機械学習の基礎を強化したい方にお勧めします。技術の進歩を学びながら、理論的な理解を深めつつ、実際の問題に応用する能力も身に付けられます。ぜひ受講して、自分の知識を広げてみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai2

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/what-is-datascience-ko こんにちは！今日は、Courseraで提供されているコース「データ科学とは何か？」をレビューしたいと思います。このコースは、データサイエンスの基本を学ぶことができる素晴らしい機会です。 データサイエンスは、古代エジプトの税金徴収のための国勢調査データの利用から始まり、時間とともに進化してきました。このコースでは先駆者たちの視点を通じて、データサイエンスがどのように現代社会に影響を与えているのかを理解できます。 ### コースの概要 コースは3つの主要なモジュールで構成されています。最初のモジュールでは、データサイエンスの定義とデータサイエンティストがどのように仕事をしているかを学びます。ここで、最新のツールやアルゴリズムについての知識が得られるのもポイントです。 次のモジュールでは、データサイエンスのキャリアについてのアドバイスが提供されます。Norman Whiteさんが、データサイエンスの分野に入るために必要なスキルと、それに基づいたキャリアの構築方法について話してくれます。 最後のモジュールでは、ビジネスにおけるデータサイエンスの重要性について学びます。企業が成功するためには、データサイエンスを如何にうまく取り入れ、データからストーリーを引き出すかがカギとなるのです。 このコースは、初心者からデータサイエンスに興味がある方、さらにはキャリアを考えている方まで幅広くおすすめできます。データ科学が21世紀において最も魅力的な職業である理由を知りたい方は、ぜひ受講してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/what-is-datascience-ko

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/prob2 頑想學概率：機率二の紹介 こんにちは、皆さん！今日はCourseraの「頑想學概率：機率二」という素晴らしいコースについてお話したいと思います。このコースは、機率の基本概念を学びながら、楽しく競技形式で学ぶことができる、非常に魅力的な内容となっています。 このコースは、「頑想學概率：機率一」の続編であり、より進んだ内容が提供されます。特に、連続隨機変数や機率密度関数（PDF）、離散隨機変数の期待値など、理論だけでなく実践的なアプローチも重視されています。 カリキュラムの概要 このコースは5週にわたって進行します。以下は各週の主要なテーマです。 Week 5: 機率密度関数（PDF）の紹介と連続機率分布。 Week 6: 連続機率分布の続きと離散の期待値。 Week 7: 離散の隨機変数の期待値の計算、メモリーレス性の概念。 Week 8: 联合機率分布と辺際機率分布について。 Week 9: 複数の隨機変数の合成、中央極限定理について。 このコースの魅力 特に興味深いのは、台湾大学電機系の開発したオンラインゲームを利用した多人数競技で、学習が行われることです。このユニークなアプローチにより、学生たちは楽しみながら確率のテクニックを習得することができます。ゲームを通じて、友達と競争しながら、より深い理解を得られるのは非常に価値があります。 まとめ 機率を学ぶことに興味がある方には、この「頑想學概率：機率二」コースを強くおすすめします。難解なテーマも、ゲームを通じて楽しく、体系的に学べるため、初心者から経験者まで幅広い方々に適しています。興味のある方は、ぜひCourseraで受講してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/prob2

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ntumlone-mathematicalfoundations 機器学習の基礎を理解するためには、数学的な基盤が不可欠です。Courseraで提供されている「機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)—Mathematical Foundations」は、機器学習の理論、アルゴリズム、そして実務に必要な基本的なツールを学べる素晴らしいコースです。 ### コースの概要 このコースは、機器学習がデータからの経験によってパフォーマンスを向上させる方法を学ぶことに focus しています。特に、数学的なツールに焦点を当てており、データサイエンスや機器学習の初学者にも最適です。 ### シラバスの内容 1. **The Learning Problem** – 機器学習とは何か、どのように他のアプリケーションや分野と関連しているのかを学びます。 2. **Learning to Answer Yes/No** – 最初の学習アルゴリズムとして、データに基づいて「はい」と「いいえ」の境界を適応的に描く方法を紹介します。 3. **Types…

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。…