近年テレビや新聞で「人工知能」や「機械学習」を目にしない日はありません。
アメリカでは機械学習エンジニアの平均年収が1300万円以上と言われており、
世界中の企業間で機械学習エンジニアの採用ニーズは急激に増えています。
codexaは既にエンジニアとして活躍されている方々を対象として
ニーズの高まっている機械学習を学ぶためのサービスです。

機械学習を学ぶための5つの本音

時間が掛かります

機械学習と一言でいっても分野や目的に応じて多種多様な手法/アルゴリズムが存在します。数週間、ましてや数日間、勉強をしたところで機械学習が本当の意味で「使える」ようにはなりません。codexaでは、皆さんが時間をかけて様々な知識や手法を学べるように「自己学習」のお役に立てれればと考えています。

最低限の基礎知識が必要です

機械学習を勉強する前に知っておくべき前提の知識があります。例えば行列やベクトルなどを扱う線形代数や、標準偏差や正規分布などに代表される統計の基礎知識が必要となります。高度な数学や統計の知識は初期段階では不要ですが、最低限の基本的な用語理解や知識は重要です。

ライブラリーとスクラッチ

機械学習の実装にあたり「Scikit-learn」や「Keras」など機械学習ライブラリと呼ばれる便利なツールがあります。これらの機械学習ライブラリを使えば数行のコードで機械学習の実装が可能な場合もあります。大幅な作業短縮にはなりますがライブラリを多用する事で本質的な理解を得られないデメリットもあります。 機械学習に依存するのではなく各手法/アルゴリズムの本質的な理解をする事で、より高度な機械学習の習得が可能です。

様々なデータセットを扱おう

機械学習においてデータは最も重要な要素です。数字のデータと画像のデータでは本質的に全く異なるように、機械学習の手法/アルゴリズムもデータの種類や特性によって数多くの種類が存在します。機械学習を習得する一番の近道は多種多様のデータセットと手法を使い経験を得て行く事です。

0から機械学習を学ぶ方へ

これから機械学習を習得しようとする方に向けたモデルルート

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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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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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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動画コース無料

Numpy

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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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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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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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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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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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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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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上記は機械学習を習得するために必要な最低限のコースです。
上記が受講完了した後も無料・有料含めコースをご用意しています。
機械学習の世界へ飛び込みましょう!