ML for Beginners

ML for Beginners は、古典的な機械学習に焦点を当て、回帰、分類、クラスタリング、自然言語処理、時系列分析、強化学習などのテーマに基づいてコースを構成しています。講義では主に Python と Scikit-learn を使用し、さまざまなデータセットを用いた実践演習を行います。なお、ディープラーニングについては、別途公式の他のコースで扱われています。

各レッスンは、書面による講義資料、事前・事後テスト、知識確認、演習および課題を組み合わせており、プロジェクト型のコースではさらに段階的な手順説明と参考解答も提供されます。学習にあたっては、まず問題とデータを理解し、その後で自ら演習に取り組み、テストと参考解答を用いて自分の結果を確認してください。

コースのウェブサイトでコンテンツを閲覧するか、公式のGitHubリポジトリから教材を取得し、各レッスンの説明に従って環境を構築してください。一部のコースではRの演習が用意されており、翻訳やPDF関連のリンクも提供されています。コードおよびドキュメントの利用条件は、それぞれリポジトリのライセンスと説明に従うものとします。クラウド開発環境の利用に伴う費用は、コース教材そのものの料金には含まれません。

初心者向けの古典的な機械学習を学ぶ学生、独学の人々、開発者、そしてプロジェクト型の教材を必要とする教員の方々に役立つ内容です。