【評判】Pythonで機械学習：scikit-learnで学ぶ識別入門
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本コースの特徴 -
受講生の声
レビュー数の推移
直近6か月以内に本講座のレビューに関して記載された記事はありません。
学習内容
Pythonとjupyter notebookが使えるようになります．
Pythonの機械学習ライブラリscikit-learnを使えるようになります
学習データとテストデータを準備する
データの前処理をする
学習データで識別器を学習する
交差確認（cross validation）やleave-one-outなどを使う
識別器でテストデータを識別する
識別結果を評価する
過学習とは何かを知る
2クラス分類と多クラス分類の違いを知る
k最近傍識別器（k-NN）を使う
サポートベクターマシン（SVM）を使う
ロジスティック回帰を使う
多層ニューラルネットワーク（多層パーセプトロン）を使う
パーセプトロンを使う
詳細
このコースでは，機械学習における識別（分類・認識）の基礎をPythonを用いて学びます．このコースの目標は，機械学習でデータを識別するための一連の流れ（データの準備・前処理・識別器・評価など）を理解することです．Pythonの機械学習ライブラリscikit-learnとインタラクティブなプログラミング環境jupyter notebook (ipython notebook)を使って，実際にpythonコードを実行しながら学びます．
レクチャーでは，notebook上で実行するpythonコードとその内容を説明します．pythonコードのnotebookはダウンロードできますので，レクチャーを見ながら・見た後で実際に実行することをおすすめします．自分なりに改変・修正すると，さらに理解が高まるでしょう．
機械学習を理解するためには数学が必要になるのですが，このレクチャーでは（ほとんど）数式を使わず，コードを実行して結果を議論することで，機械学習のコンセプトを伝えるようにしています．理論的なことを知りたい場合には，他の資料を参考にしてください．
プログラミングの注意：pythonやその他の言語でのプログラミング経験があることを前提にしていますので，python自体の説明は省略しています．
レクチャーで使用しているnotebookはダウンロードできます．「レクチャー用のnotebookのダウンロードはこちら（ソースコードはここにあります）」というレクチャーを参照してください．
本コースの特徴
本コースの特徴を単語単位でまとめました。以下の単語が気になる方は、ぜひ本講座の受講をオススメします。
受講者の感想
本講座を受講した皆さんの感想を以下にまとめます。
評価や口コミ
参考になる受講者の口コミやレビューを以下にまとめます。
良い点
- ● 機械学習についてはこれまでもいくつかのコースを受講しましたが、実践で活用することを主眼とするならこのコースは非常にわかりやすいと思います。
- ● 機械学習の理論的な背景については直感的な理解ができる程度の簡単な説明内容となっています。
- ● pythonを使って初心者がscikit-learnを学ぶ上で必要な知識は教えていただけたのではないかと思います。
悪い点
- ● 得られるものはない、と言えば言い過ぎだが、少なくとも初心者向けではないし、動画で講義する際に押さえておかないといけない部分を全て外してしまっていると個人的には思った。
- ● 無料サンプルを観ないでタイトルと概要だけで購入したのが間違いでした。
- ● sklearnの扱いを網羅的に説明している点は良かったが、ひとつひとつの説明はざっくりしていたのであくまでも入門的。
レビューの一覧
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