Aidemyの「教師あり学習(分類)」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「教師あり学習(分類)」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
  • 機械学習概論

を受講してのぞみました。

「教師あり学習(分類)」を受講するには、「Python入門」「NumPyを用いた数値計算」「機械学習概論」の3つを受講しておくとスムーズに学習に入れると感じました。

コースで学んだこと

Chapter 1
教師あり学習(分類)の基礎

ロジスティック回帰、線形SVM、非線形SVMといった基本的な教師あり学習アルゴリズムの実践を学習しました。

Chapter 2
ハイパーパラメーターとチューニング(1)

ハイパーパラメーターとは何か、ハイパーパラメーターによってどのような学習結果の違いが生じるのかを学びました。

Chapter 3
ハイパーパラメーターとチューニング(2)

Chapter 2に引き続き、ハイパーパラメーターによってどのような学習結果の違いが生じるのかを学びました。

実際に受講して感じたこと

教師あり学習は自分も大学の講義や本で勉強したことがあるのですが、Aidemyの教材はとにかく実践重視で、入門には最適だなと感じました。

講義や本で勉強すると実践が少なく、理論ばかりを学習することになってしまいます。

理論だけを知っていても実践ができなければ自分の力を評価してもらうことはできません。

Aidemyでは、実際にライブラリを用いて機械学習を進めてモデルを構築することを重点的に行います。

まずは実践というAidemyのスタンスが現れていたコースでした。

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。「教師あり学習(分類)」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。

スポンサーリンク