【機械学習入門】機械学習を学び始めたい人がはじめに見る動画

Summary

本講義は人工知能・機械学習・ディープラーニングの違いから始まり、機械学習の基本概念、用語、システム、学習と推論の方法について解説した興味深い入門講座です。

Takeaways

• 😀 この講座はAIと機械学習の基礎から実装までを5回に分けて紹介します。
• 📚 機械学習領域外の経験者も含め、幅広い受講者に向けて設計されています。
• 👩‍🏫 2019年度には多くの大学や大学院で非常勤講師を務めた経験があります。
• 🌟 第一回では、AIと機械学習の基礎知識に約15分で触れます。
• 💡 人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いと関連性を理解することが重要です。
• 🔍 機械学習はデータを数値に変換し、予測や分類などの主要機能を実現します。
• 📈 実装ではPythonを使用し、理論だけでなく実践的なスキルも学べます。
• 🎯 機械学習モデルの学習には、入力データと出力データの関係性や規則性を見つけることが目的です。
• 📊 機械学習においては、パラメータ調整や評価軸の理解が不可欠です。
• 👁️‍🗨️ 教師あり学習、教師なし学習、強化学習といった機械学習の3大トピックを網羅します。

Q & A

この講座の目的は何ですか？

プログラミングと機械学習の基礎から応用までを超わかりやすく解説し、特に機械学習領域以外の方々にも理解しやすい内容を提供することです。

講座の対象者は誰ですか？

機械学習を学び始めたい方、基本的な知識はあるが次のステップを学びたい方、他の講座で理解できなかった方などです。

講座の構成はどのようになっていますか？

全5回に分けて、機械学習の基礎知識から、Pythonでの実装方法までを学べる構成になっています。

人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いは何ですか？

人工知能は人間のような判断や動作を行う技術の総称、機械学習は人工知能を実現するための技術の一つで、データから学習することで予測や分類を行う技術、ディープラーニングは機械学習の手法の一つで、多層のニューラルネットワークを使って学習を行います。

機械学習の学習方法にはどのようなものがありますか？

教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つの方法があります。

教師あり学習とは何ですか？

答え（ラベル）が付与されたデータを学習させる方法で、予測や分類などに用いられます。

教師なし学習とは何ですか？

答えがないデータからパターンや関係性を見つけ出す学習方法です。

強化学習とは何ですか？

試行錯誤を繰り返しながら、最適な行動を学習する方法です。

機械学習の主な応用例を挙げてください。

画像認識、音声認識、自然言語処理、予測分析などがあります。

機械学習モデルの学習で重要な要素は何ですか？

データの入力と正しい出力（ラベル）、適切なパラメータの選択と調整、評価関数を用いた性能の測定などが重要です。