Aidemyの「機械学習概論」コースを受講して感じたことまとめ

こんにちは、アカネヤ(@ToshioAkaneya)です。

AIプログラミング学習サービスAidemyで学習を進めています。

今回は「機械学習概論」コースを受講したので、感じたことをお伝えします。

すでに受講していた講座

  • Python入門
  • NumPyを用いた数値計算
  • Matplotlibによるデータの可視化
  • Pandasを用いたデータ処理
  • データクレンジング

を受講してのぞみました。

「機械学習概論」ではプログラミング演習は少ししかありませんでした。
受講するには、「Python入門」を受講していればOKだと思いました。
「Python入門」も「機械学習概論」も無料講座ですので、「Python入門」→「機械学習概論」は、Aidemyを体験するのに良いルートかもしれません。

コースで学んだこと

Chapter 1
機械学習概論

機械学習全体の俯瞰と、「教師あり学習」、「教師なし学習」、「強化学習」といった手法についての概要を学びました。

Chapter 2
機械学習の流れ

データが集まったときに、どのような流れで機械学習を進めるのかということを、Chapter1よりも詳しく学びました。

Chapter 3
性能評価指標

適合率、再現率、F値といったモデルの性能を評価するための指標の定義と、その意味について学びました。

実際に受講して感じたこと

僕は大学の授業や書籍で機械学習について勉強したことがあったのですが、最初にこのコースを受講するべきだったなと感じました。

教師あり学習、教師なし学習、強化学習の説明も、今まで聞いたきた小難しい定義よりもすんなり理解することが出来ました。

また、機械学習での用語をまとめて解説してくれるのもありがたいです。

各レクチャーには問題と答がセットであるので、記憶の定着も見込めます。

まとめ

AIプログラミング学習サービスAidemyの教材はクオリティが高いです。「機械学習概論」も例外ではありません。ぜひ受講して一流のAIプログラマーを目指しましょう。

【追記】プログラミングスクールのレビューサイトを開発しました。

この度、プログラミングスクールのレビューサイトの「スクールレポート」を開発しました。

プログラミングスクールの人気は年々高まっているものの、高額な受講料を請求しておきながら質の低い教育を提供する悪質なスクールも見受けられるようになってきました。

今回開発した「スクールレポート」では受講生の方のみレビューを投稿することが出来ます。

プログラミングスクール業界がより健全なものになることを願っています。

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