毎日1400人以上が訪問
多数のエンジニアが利用中
オンラインで実行可能
Google Colab利用で環境構築不要
大きな初期投資不要
必要なコースを必用な時に
機械学習に必須のライブラリを学ぼう
Step1
Step2
機械学習に必要な基礎知識を学ぼう
Step1
Step2
機械学習の初歩的なアルゴリズムを理解しよう
Step1
Step2
様々な機械学習の手法を身につけよう
Step1
Step2
実践的な機械学習手法を身に付けよう
Step1
Step2
Step3
記事会員登録不要
LSTM
仮想通貨(ビットコイン/イーサリアム)の実際の過去レートをスクレイピングして、Kerasを使ってLSTMのモデル訓練を行い未来のレートの予測を行います。
会員登録不要 | 初心者 | ||
所要時間 1時間〜3時間 | 約59,000文字 | ||
機械学習で必須の線形代数や基礎統計を学ぼう
Step1
Step2
機械学習に必要なPythonライブラリを学ぼう
Step1
Step2
機械学習の初歩的なアルゴリズムを理解しよう
Step1
Step2
様々な機械学習の手法を身につけよう
Step1
Step2
機械学習の初歩的な手法を理解しよう
Step1
Step2
様々な機械学習の手法を身につけよう
Step1
Step2
実践的な機械学習手法の理解を深めよう
Step1
Step2
Step3
記事会員登録不要
レコメンド機能構築
機械学習を使って630万件のレビューに基づいたアニメのレコメンド機能を作ってみよう。k近傍法(K-nearest neighbor)で協調フィルタリングのレコメンドエンジンを構築。"
会員登録不要 | 初心者 | ||
所要時間 30分〜2時間 | 約16,000文字 | ||
ニューラルネットワークや深層学習を使ってみよう
Step1
記事会員登録不要
CNN
機械学習を全く触ったことの無い初心者の方を対象として、「畳み込みネットワーク(CNN)」の超基本的な仕組みを、PythonとJupyter Notebookを使って一緒に紐解いていきましょう。
会員登録不要 | 初心者 | ||
所要時間 1時間〜2時間 | 約17,000文字 | ||
Step2
記事会員登録不要
LSTM
仮想通貨(ビットコイン/イーサリアム)の実際の過去レートをスクレイピングして、Kerasを使ってLSTMのモデル訓練を行い未来のレートの予測を行います。
会員登録不要 | 初心者 | ||
所要時間 1時間〜3時間 | 約59,000文字 | ||
Step3
記事会員登録不要
カプセルネットワーク
従来のニューラルネットワークを超えるとまで言われている、最新鋭のアルゴリズム「カプセルネットワーク」をKerasを使って構築します。
会員登録不要 | 初心者 | ||
所要時間 1時間〜3時間 | 約22,000文字 | ||
機械学習の初歩的な手法の理解を深めよう
Step1
Step2
様々な機械学習手法の理解を深めよう
Step1
Step2
ニューラルネットワークや深層学習で予測をしてみよう
Step1
Step2
記事会員登録不要
LSTM
仮想通貨(ビットコイン/イーサリアム)の実際の過去レートをスクレイピングして、Kerasを使ってLSTMのモデル訓練を行い未来のレートの予測を行います。
会員登録不要 | 初心者 | ||
所要時間 1時間〜3時間 | 約59,000文字 | ||
Step3
記事会員登録不要
カプセルネットワーク
従来のニューラルネットワークを超えるとまで言われている、最新鋭のアルゴリズム「カプセルネットワーク」をKerasを使って構築します。
会員登録不要 | 初心者 | ||
所要時間 1時間〜3時間 | 約22,000文字 | ||
参加する前に初歩的な手法の理解を深めよう
Step1
Step2
kaggleのデータセットを使って腕試しをしよう
Step1
記事会員登録不要
タイタニック
Kaggle初心者向けに公開されているデータセットを使って「タイタニックの生存者予測」をPythonを使って行います。シンプルな決定木のアルゴリズムを使って予測を行い実際にKaggleへ投稿するまでの流れを行います。
会員登録不要 | 初心者 | ||
所要時間 30分〜2時間 | 約13,000文字 | ||
Step2
記事会員登録不要
メルカリ チャレンジ
日本の超大型スタートアップの「メルカリ」のKaggleコンペのデータを使って、ランダムフォレストで予測モデルを構築します。
会員登録不要 | 初心者 | ||
所要時間 30分〜2時間 | 約15,000文字 | ||
Step3
記事会員登録不要
リクルート チャレンジ
Kaggleリクルート レストラン客数予測チャレンジの初心者向けチュートリアルです。Pythonを使って算術平均や重み付き平均を算出して、客数予測を行いKaggleへ投稿します。
会員登録不要 | 初心者 | ||
所要時間 30分〜2時間 | 約22,000文字 | ||
様々な機械学習手法の理解を深めよう
Step1
Step2
ニューラルネットワークや深層学習を使ってみよう
Step1
Step2
記事会員登録不要
LSTM
仮想通貨(ビットコイン/イーサリアム)の実際の過去レートをスクレイピングして、Kerasを使ってLSTMのモデル訓練を行い未来のレートの予測を行います。
会員登録不要 | 初心者 | ||
所要時間 1時間〜3時間 | 約59,000文字 | ||
Step3
記事会員登録不要
カプセルネットワーク
従来のニューラルネットワークを超えるとまで言われている、最新鋭のアルゴリズム「カプセルネットワーク」をKerasを使って構築します。
会員登録不要 | 初心者 | ||
所要時間 1時間〜3時間 | 約22,000文字 | ||
codexaの特徴
社会人を意識した学習環境
現在エンジニアとして活躍されている方が機械学習エンジニアへとステップできる学習環境を目指しています。数週間じっくり学習するコースもあれば、数時間程度で学習が可能なコースもあります。いつでもどこでも好きな時間に機械学習を学びましょう。
長期間の自己学習
機械学習は数週間触ったところで実務で使えるレベルにはなりません。データには様々な種類や特性があり、それらを扱う手法やアルゴリズムも多岐にわたり存在します。codexaではそれぞれのレベルに応じて必要な知識やスキルを時間をかけて学習できる環境を目指しています。
必要最低限のコスト
機械学習を学ぶのに数十万円の受講料は必要ありません。codexaでは機械学習準備編として基礎知識は原則無料で公開しています。またコース単位での販売となっており、自分のレベルに合った知識・スキルを選んで購入いただくことが可能です。
よくある質問
Q:プログラミング初心者でも受講できますか?
A:はい、可能です。codexaのコースは原則としてpythonの基礎知識があることを前提としており、Pythonの基本的な知識がある方であればスムーズに受講出来るよう設計されています。
Q:機械学習未経験者でも受講できますか?
A:はい、未経験者を対象としたコースも豊富にご用意しています。機械学習で最低限必要な線形代数や統計の入門コースからご受講されることをお勧めします。
Q:自分のパソコンで受講可能ですか?
A:はい、問題ございません。Google Colabを利用することでブラウザとインターネットのみで直ぐに機械学習の勉強が始められます。また各コースでは受講に必要な環境構築方法も解説しています。
Q:どれくらい勉強すれば良いですか?
A:個々のレベルによりますので一概に学習期間を定めることは出来ませんが、目安として半年〜1年で未経験からの機械学習の一通りの基礎手法/アルゴリズムの習得は可能です。