エンジニア向け機械学習スクール

私は 学びたい

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

動画コース無料

Numpy 入門

機械学習で必須とも言えるPythonライブラリ「Numpy」の基本的操作を覚えよう。基本的なNumpy配列の操作や行列の処理などをカバーしています...もっと見る

無料 初心者
合計 50分 9チャプター

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Step2

動画コース無料

Pandas 入門

Pandasで高速かつ効率的なデータフレームの基本的操作を覚えよう。CSVファイルの読み込みや2つの異なるデータフレームのマージなど最低限の操作を学びましょう...もっと見る

無料 初心者
合計 60分 7チャプター

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Step3

動画コース無料

Matplotlib 入門

データを可視化することで機械学習の理解が深まる!Pythonのグラフ描写ライブラリMatplotlibを学ぼう。機械学習で特に頻繁に使われる散布図やヒストグラムなどの基本操作をマスターしよう...もっと見る

無料 初心者
合計 70分 9チャプター

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機械学習に必要な基礎知識を学ぼう

Step1

動画コース無料

線形代数 入門

機械学習入門書で「行列」や「ベクトル」が解らなかった経験はありませんか?機械学習を勉強する前に知っておくべき線形代数の基礎を学びましょう...もっと見る

無料 初心者
合計 45分 8チャプター

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Step2

動画コース無料

統計入門(前編)

機械学習で頻繁に使われる統計の基礎知識や用語を学ぼう。分散や標準偏差、外れ値など機械学習で必須の統計基礎をカバーしています...もっと見る

無料 初心者
合計 85分 8チャプター

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Step3

動画コース無料

統計入門(後編)

相関係数や線形回帰などの機械学習に関係の深い統計基礎を学ぼう。散布図や正規分布の性質、さらに線形回帰の基本的な概要など機械学習を勉強する前に知っておくべき統計基礎が学べます...もっと見る

無料 初心者
合計 100分 9チャプター

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機械学習の初歩的なアルゴリズムを理解しよう

Step1

動画コース無料

線形回帰 入門

機械学習で最も初歩的な手法の一つである「線形回帰」を学ぼう。線形回帰の概要から数学的理解、さらに2つのコーディング実習では最適化アルゴリズム「最急降下法」をPythonを使ってスクラッチで実装していくコーディング実習を行います...もっと見る

無料 初心者~中級者
合計 260分 26チャプター

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Step2

チュートリアル有料

実践 線形回帰

線形回帰のコーディングにフォーカスした実践的なチュートリアルです。線形回帰の基本コンセプトや数学的理解、さらにPythonを使ってスクラッチで最小二乗法と最急降下法をコーディングします...もっと見る

500円 初心者~中級者
約40ページ相当 約100行

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Step3

チュートリアル有料

実践 ロジスティック回帰

ロジスティック回帰の概要や数学的理解と実践に役立つ知識を学ぼう。ダミー変数や特徴選択、さらに分類モデルの評価方法など機械学習の実際のプロセスにより近い実践に役立つ知識をカバー...もっと見る

500円 初心者~中級者
約44ページ相当 約125行

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様々な機械学習の手法を身につけよう

Step1

チュートリアル有料

決定木とランダムフォレスト

5種類のデータを使って決定木とランダムフォレストの使い方を徹底解説。様々なデータセットを使いながら、決定木&ランダムフォレストの概要や特徴、さらに機械学習ライブラリ(Scikit-learn)を使って「分類」と「回帰」の実装を行います...もっと見る

500円 初心者~中級者
約49ページ相当 約250行

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Step2

チュートリアル有料

サポートベクターマシン

ポートベクターマシン(SVM)を機械学習初心者向けに解説。SVMの基本的な概念や理解すべき仕組み(マージン・ハイパープレイン・サポートベクター)を簡単な例を使いながら紐解いていきましょう...もっと見る

500円 初心者〜中級者
約30ページ相当 約100行

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Step3

チュートリアル有料

ナイーブベイズ

ナイーブベイズ(単純ベイズ分類器)の仕組みを学んでスパムフィルターを実装してみよう。ナイーブベイズの基礎となる条件付き確率やベイズの定理、さらに自然言語処理の基礎が学べます。...もっと見る

500円 初心者〜中級者
約30ページ相当 約200行

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実践的な機械学習手法を身に付けよう

Step1

チュートリアル有料

はじめての画像認識

Pythonを使った画像処理の基本操作から畳み込みニューラルネットワーク(CNN)まで徹底解説!CNNの「畳み込み層」「プール層」「全結合層」の役割や処理方法など、CNNを動かすために必要な基礎的な仕組みを理解しよう...もっと見る

850円 初心者~中級者
約94ページ相当 約580行

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Step2

チュートリアル有料

XGBoost

データ分析競技などで人気の高い機械学習手法「XGBoost」。本チュートリアルではXGBoost + Pythonの基本的な使い方や仕組み、さらにハイパーパラメータチューニングなど実践に役立つ知識を学ぶことが可能です。...もっと見る

850円 中級者
約84ページ相当 約580行

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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

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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。

初めての方へ

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。

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