継続力

IT系サラリーマンが、書籍や講座から学んだこと、効果があった勉強方法を紹介します。

Coursera

【Coursera】「Machine Learning(機械学習) サマリ」〜この授業を通じて得られるものを知りたい〜

長かったMachine Learning(機械学習)を完了することができたので、「授業全体を通じて学んだこと」、「どういう点がオススメなのか」を紹介したいと思います。これから、Machine Learning(機械学習)を受講しようとしている方の背中を押せたら幸いです。 <過…

【Coursera】「Machine Learning(機械学習) Week 11」〜画像解析アルゴリズムを学びたい〜

長かったMachine Learning(機械学習)の講義も遂に最終回です。最後は具体的な機械学習アプリケーションの例として、画像解析アルゴリズムを学びます。併せて、機械学習アプリケーションの精度向上のテクニックも学べます。 <過去の記事> 【Coursera】「Mac…

【Coursera】「Machine Learning(機械学習) Week 10」〜ビッグデータを使った機械学習を学びたい〜

前回までは、トレーニングデータを全て使った最適化アルゴリズムを学んできました。一方、ビッグデータを使う場合、全トレーニングデータを使うと時間が掛かりすぎてしまいます。では、どうすれば良いか?というのが、今回のテーマです。 <過去の記事> 【C…

【Coursera】「Machine Learning(機械学習) Week 9」〜レコメンデーションシステムを学びたい〜

前回までに、教師あり学習、教師なし学習のアルゴリズムについて学んできました。今回は毛色が変わり、エンジン不具合の検知等に使われる異常検知アルゴリズムや、映画のレコメンデーションシステムについて学びます。かなり実用的な内容です。 <過去の記事…

【Coursera】「Machine Learning(機械学習) Week 8」〜教師なし学習を学びたい〜

前回までは、教師あり学習のアルゴリズムについて学んできました。今回はついに、教師なし学習のアルゴリズムについて学びます。また、データ圧縮の仕組みについても学べます。 <過去の記事> 【Coursera】「Machine Learning(機械学習) Week 1」〜機械学習…

【Coursera】「Machine Learning(機械学習) Week 7」〜サポートベクターマシン(SVM)を学びたい〜

前回までに、ニューラルネットワークによる分類アルゴリズムについて学んできました。ニューラルネットワークには、局所最適解(ローカルミニマム)に収束してしまう場合があるという課題がありました。今回は、局所最適解(ローカルミニマム)に収束してし…

【Coursera】「Machine Learning(機械学習) Week 6」〜機械学習アルゴリズムの評価方法を学びたい〜

前回までは機械学習のアルゴリズムについて学んできました。 今回は、そのアルゴリズムの良し悪しを評価する方法と改善方法を学びます。 <過去の記事> 【Coursera】「Machine Learning(機械学習) Week 1」〜機械学習の種類を学びたい〜 - 継続力 【Courser…

【Coursera】「Machine Learning(機械学習) Week 5」〜ニューラルネットワークの実装方法を学びたい〜

前回(Machine Learning(機械学習) Week 4)は、ニューラルネットワークの概念を学びました。 今回は、ニューラルネットワークの具体的な実装方法について学びます。 <過去の記事> 【Coursera】「Machine Learning(機械学習) Week 1」〜機械学習の種類を学…

【Coursera】「Machine Learning(機械学習) Week 4」〜ニューラルネットワークの概要を学びたい〜

前回(Machine Learning(機械学習) Week 3)は、教師あり学習の分類問題のアルゴリズムとして、ロジスティック回帰を学びました。 今回は、ロジスティック回帰の弱点への対策として、ニューラルネットワークについて学びます。 <過去の記事> 【Coursera】…

【Coursera】「Machine Learning(機械学習) Week 3」〜分類の具体的なアルゴリズムを学びたい〜

前回(Machine Learning(機械学習) Week 2)は、教師あり学習の回帰分析アルゴリズムを学びました。今回は、教師あり学習の分類問題のアルゴリズムについて学びます。アンドリュー・エン(Andrew Ng)氏曰く、この週(Machine Learning(機械学習) Week 3)ま…

【Coursera】「Machine Learning(機械学習) Week 2」〜複雑なケースでの回帰分析を学びたい〜

前回(「Coursera Machine Learning(機械学習) Week 1」)は、一つの要素(例えば面積)から土地の価格を予測する方法を学びました。ただ、実際に土地の価格を予測する際に、「土地の面積だけで価格が決まる!」とは思わないですよね? 他にも、駅からの近さ…

【Coursera】「Machine Learning(機械学習) Week 1」〜機械学習の種類を学びたい〜

「機械学習」という言葉は聞いたことはあるけど、具体的に何をするものだろう?「教師あり学習」、「教師なし学習」という言葉は聞いたことはあるけど、違いは何だろう? と思い、「Coursera(コーセラ)」で「Machine Learning(機械学習)」を受講することにし…

【Coursera】「AI For Everyone(全ての人のためのAI) Week 4」〜AIが社会に与えるインパクトを学びたい〜

「AI技術が進歩することで、仕事が無くなってしまう」という話を聞いたことはないでしょうか?Coursera「AI For Everyone(全ての人のためのAI) Week 4」では、AIが社会に与えるインパクトと、AIと上手く付き合っていく方法を学ぶことができます。この動画を…

【Coursera】「AI For Everyone(全ての人のためのAI) Week 3」〜仕事でAIを開発するステップを学びたい〜

会社で、「AI開発して!」と言われても、最初に何をすれば良いか分かりませんよね。Coursera「AI For Everyone(全ての人のためのAI) Week 3」では、AI開発のファーストステップを学ぶことができます。この動画を観れば、いつ「AI開発して!」と言われても困…

【Coursera】「AI For Everyone(全ての人のためのAI) Week 2」〜AIプロジェクトの進め方を学びたい〜

昨今のDX(デジタルトランスフォーメーション)の流行により、どの会社も「AIを活用してみたい!」と考えているのではないでしょうか?ただ、どう進めて良いか分からないですよね。Coursera「AI For Everyone(全ての人のためのAI) Week 2」では、AIプロジェ…

【Coursera】「AI For Everyone(全ての人のためのAI) Week 1」〜AIの得意・不得意を学びたい〜

ニュースや情報誌でAIに関するニュースをよく目にしますよね? 昨今、よく耳にするAIですが、AIの得意、不得意が何であるか説明できないことに気づき、「Coursera(コーセラ)」で「AI For Everyone(全ての人のためのAI)」を受講することにしました。 「Course…