コース
機械学習を理解する
基礎スキルレベル
更新日 2026/06
TheoryMachine Learning2時間12 ビデオ36 演習2,350 XP290K+修了証明書
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機械学習の概念を学ぶ入門
機械学習の熱狂の裏には何があるのでしょうか？この非技術系のコースでは、機械学習について、これまで怖くて聞けなかったことをすべて学べます。 コーディングは不要です。機械学習の学習を始めるために必要な、基本的でありながら重要な概念を学び、実践的な演習を通して知識をしっかりと定着させます。 これには、専門用語を超えた理解を深め、この刺激的なテクノロジーが自動運転車からAmazonのおすすめショッピング提案まで、あらゆるものを支えている仕組みを学ぶことが含まれます。
機械学習の基礎を学ぶ
機械学習はどのように機能し、いつ使うことができ、AIと機械学習の違いは何でしょうか？このコースでは、これらすべてのトピックを扱います。機械学習とは何かをひも解くところから始め、基本的な定義や、データサイエンスおよび人工知能との関係を学びます。 その後、その語彙に慣れ、最後にモデル構築のための機械学習ワークフローで締めくくります。
コースの締めくくりとして、ディープラーニングをさらに深く掘り下げます。 ディープラーニングの2つの代表的な活用例であるコンピュータビジョンと自然言語処理（NLP）を学び、機械学習の限界と危険性についても理解します。
前提条件
このコースに受講要件はありません1
What is Machine Learning?
In this chapter, we'll define machine learning and its relation to data science and artificial intelligence. Then, we'll unpack important machine learning jargon and end with the machine learning workflow for building models.
2
Machine Learning Models
Now that you know the basics of machine learning, let's dive a little bit deeper. At the end of this chapter, you will know the different types of machine learning, as well as how to evaluate and improve your models.
3
Deep Learning
In this chapter, we'll unpack deep learning beginning with neural networks. Next, we'll take a closer look at two common use-cases for deep learning: computer vision and natural language processing. We'll wrap up the course discussing the limits and dangers of machine learning.
機械学習を理解する
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