このブログシリーズの目的と学び
このブログシリーズでは、E資格取得者がもう一度機械学習の基礎から応用までを見直し、さらなる理解を深めるために体系的に学ぶことを目的としています。特に、実践的な経験を通じて知識を深め、実際のデータに対して効果的にアプローチできる力を育成することを重視しています。
目的と流れ
このシリーズは全15回で構成されており、それぞれの回で特定のトピックを集中的に学ぶことができます。以下に各回の内容と目標をまとめて随時更新を行う予定です。また、機械学習で必要とされる数学も同時進行で学んでいきます。この数学シリーズは全3回で構成されていますので、ディープラーニングを学ぶ前に是非ご確認ください。
機械学習と数学基礎
【第1回】機械学習における線形代数と微分積分の基礎
【第2回】確率統計と最適化手法による機械学習の深化
第1回： Pythonの基礎を学ぼう
内容
まずはPythonの環境構築を行い、Pythonの基本的な文法とデータ構造、NumPyとPandasの使い方について学びます。
目標
データ解析に必要なPythonの基礎スキルを身につける。
参考資料
◾️Python入門
◾️NumPy
◾️Pandas
第2回：統計学の基礎
内容
記述統計、推測統計、相関分析、仮説検定などの統計的手法について学びます。
目標
データのばらつきや分布を理解し、解析に活かすための基本知識を習得する。
参考資料
◾️統計Web
◾️Khan Academy：統計と確率
第3回：データの前処理と可視化
内容
データのクリーニング、欠損値処理、特徴量エンジニアリングを学びます。
目標
データの質を向上させ、視覚的に理解するための技術を習得する。
参考資料
◾️数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
◾️データ100本ノック（構造化データサイエンス編）
◾️Matplotlib入門
第4回：機械学習の基本概念を理解しよう
内容
教師あり学習、教師なし学習、時系列データ（自然言語処理、音声学習）、強化学習など、機械学習の主要な概念を学びます。
目標
機械学習の種類と目的を理解し、どのような問題に適用できるかを学ぶ。
参考資料
◾️データマイニング入門
第5回：モデル評価と最適化
【前編】
【後編】
内容
交差検証やモデルの性能評価、ハイパーパラメータのチューニングについて学びます。
目標
モデルのパフォーマンスを向上させるための技術を学ぶ。
参考資料
◾️機械学習の基礎と展望
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/pdf/3-3_ml_basic_and_future.pdf
第6回：線形回帰とロジスティック回帰の実装と最急降下法の役割
内容
代表的な機械学習アルゴリズムである線形回帰とロジスティック回帰、最急降下法の役割について学びます。
目標
データの関係性をモデル化し、分類問題に適用する方法を理解する。
参考資料
◾️教師あり機械学習回帰と分類（Andrew Ngの機械学習コース – 特に回帰分析に関するセクション）
第7回：教師あり学習の基礎と代表的なアルゴリズム
【前編】
【中編】
【後編】
内容
教師あり学習の理論と具体例について学びます。
- サポートベクターマシン（SVM）
- 決定木、ランダムフォレスト
- 勾配ブースティング（Gradient Boosting）
- XGBoost
- ライトGBM（LightGBM）
目標
代表的な教師あり学習アルゴリズムを理解し、データに対して適用できるようになる。
参考資料
◾️scikit-learn公式ドキュメント
◾️scikit-learn 入門
◾️米国データサイエンティスト
第8回：教師なし学習の基本とラベルなきデータの可能性
【前編】
【中編】
【後編】
内容
教師なし学習の理論と具体例について学びます。
- K-means法（K-means clustering）
- 主成分分析（PCA）
- 異常検知
- 階層型クラスタリング（Hierarchical Clustering）
- 確率的潜在意味解析（Latent Dirichlet Allocation, LDA）
- t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）
- オートエンコーダ（Autoencoder）
目標
基本的なアルゴリズムを理解し、データの構造分析に適用できるようになる。
参考資料
◾️データセットと教師なし学習に関するリソース
◾️機械学習手帳
第9回：深層学習の基礎とCNNの仕組み
【前編】
【中編】
【後編】
内容
深層学習の基礎からCNNの仕組みまでをPyTorchを使って実装しながら解説します。
目標
深層学習の基本構造を理解し、PyTorchを用いて簡単なモデルを構築できるようになる。
参考資料
◾️PyTorchチュートリアル（日本語翻訳版）
◾️深層学習の基礎と展望
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/pdf/3-4_dl_basic_and_future.pdf
◾️ニューラルネットワークの仕組み
第10回：時系列データ、自然言語処理、音声学習の実装
内容
時系列モデルにおける生成分野、RNNを学び、RNNの改良版である「LSTM（Long Short-Term Memory）」や「GRU（Gated Recurrent Unit）」、自然言語処理（NLP）やTransformerモデル、音声認識など、時系列データの扱いに特化したモデルを紹介します。
【前編】
【後編】
目標
各アルゴリズムの特性と適用方法を理解し、実際にデータに適用する。
参考資料
第11回：強化学習の実装
内容
強化学習は、エージェントが環境との相互作用を通じて学習する手法です。特定の報酬を最大化するために試行錯誤を繰り返します。
代表的なアルゴリズム：
- Q学習（Q-Learning）
- サポート学習（SARSA）
- Deep Q-Network（DQN）
- 方策勾配法（Policy Gradient）
- アクタークリティック法（Actor-Critic Methods）
- Proximal Policy Optimization（PPO）
- A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）
代表的な応用例：
- ゲームAI（チェスや囲碁）
- 自動運転車
- ロボットの動作計画
目標
各アルゴリズムの特性と適用方法を理解し、実際にデータに適用する。
参考資料
成果目標
この一連のカリキュラムを通じて、理論的な知識と実践的なスキルをバランスよく身につけることができます。最終的には、E資格取得者が更なる理解を深めることを目的として取り組むことで、データ分析などの実務をこなせるような人材として役に立てる存在となることが目的です。
この学習の途中で、学びを楽しみながら積極的に手を動かし、問題解決に挑戦してください。それが、理論と実践を結びつけ、深い理解を得るための鍵となります。
さあ、これから始まる機械学習の学びの旅に、一緒に踏み出していきましょう！
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