機械学習

機械学習コース

コンピュータに学習させる方法を学習。これらのコースでは、機械学習の基本概念とツールについて解説します。モデルのトレーニングから予測の評価、インテリジェントなアプリケーションの構築までを網羅。

4.5

評価は以下に基づく 362 レビュー.

5,670 学習者

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身につけたスキル：

A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAlgorithm Evaluation and ComparisonAlignment and Generalization RisksAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsApproximate InferenceApproximate ReasoningArrow Data ModelArtificial immune systemsAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian NetworksBayesian OptimizationBernoulli DistributionBias–Variance Trade-offs in High DimensionsBias–Variance TradeoffBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCategorical Feature HandlingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Cloud Compute PatternsCloud Data Science WorkflowsCloud Mental ModelsCloud Networking ConceptsCloud Storage ArchitecturesClustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Clustering fundamentals and algorithms Coefficient VisualizationColumnar Data RepresentationCommittee-Based QueryingCompactness and ConvergenceConcentration of MeasureConditional IndependenceConjugate PriorsContinuity and BoundednessConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCovariance and eigen decomposition Cross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: noise handling and irregular shapes Data Access PatternsData InteroperabilityData Leakage PreventionData PreprocessingData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornData normalization and distance metrics Deduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDeterminants and matrix rank Dimensionality reduction Dimensionality reduction evaluation Directional derivatives Distance CollapseDocument ClusteringDocument Similarity MeasuresDrift Detection FundamentalsDynamic Programming MethodsEffective DocumentationEigenvalues and eigenvectors Empirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEvaluation Under Distribution ShiftEvolutionary optimization Experiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFormal Preference ModelingFunctional Analysis FoundationsFunctional Analysis in MLFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGaussian DistributionGaussian Mixture Models: probabilistic clusteringGeneralization BoundsGeneralization in Learning TheoryGenerative Model ConnectionsGenetic algorithms Geometric Implications for ML AlgorithmsGeometric Intuition in High DimensionsGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsGymnasium BasicsHandling missing and categorical data Helmert CodingHierarchical clustering and dendrograms High-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Data InterpretationHigh-Dimensional Geometry IntuitionHigh-Dimensional Statistical TheoryHilbert Spaces in LearningHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHypothesis TestingIdentity and Access ManagementImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImportance SamplingInductive BiasInformation-Theoretic LossesInterpreting Generalization BoundsIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJacobian matrices Jupyter Notebook ProficiencyK-Means: principles and cluster optimization Kernel MethodsKernel-based RegularizationKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKolmogorov–Smirnov TestL1, L2, and Elastic Net RegularizationLabel Efficiency TechniquesLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLikelihood vs ProbabilityLinear Algebra FoundationsLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLogistic RegressionLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsManual Search MethodsMarkov Chain Monte CarloMarkov Random FieldsMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrix multiplication and transposition Maximum-Margin SolutionsMean-CenteringMembership FunctionsMinimum-Norm SolutionsModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel Selection UtilitiesModel Training and EvaluationModel-Based Drift DetectionMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo IntuitionMonte Carlo TechniquesMulti-Armed Bandit AlgorithmsMultinomial DistributionMultiple integralsMultivariate AnalysisMultivariate chain rule NeuroevolutionNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)Normed and Banach SpacesNull Handling in ArrowOffline vs Online Evaluation ReasoningOne-Class SVM for Novelty DetectionOperator TheoryOptimization Dynamics in RLHFOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPAC Generalization BoundsPGM Inference and LearningPartial derivatives and gradients Particle swarm optimizationPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositive Definite KernelsPreprocessing PipelinesPrincipal Component Analysis TheoryPrincipal component analysis (PCA) Probabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsPyArrow API UsagePython Classification ModelsPython ProgrammingPythonによる線形回帰RIPPER AlgorithmRKHS FoundationsRademacher ComplexityRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regularization and Inductive BiasReinforcement Learning FoundationsReliability DiagramsRepresenter TheoremReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsReproducing PropertyReward Model TheoryRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling Strategies in MLServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSolving linear systems Sparsity and Effective DimensionalitySpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic OptimizationStress Testing ML ModelsSwarm intelligenceTF-IDF WeightingTaylor expansions Temporal ValidationTemporal-Difference LearningTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingUniform ConvergenceVC DimensionVector Space ModelingVector and Raster Data HandlingVector operations and norms Weight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationWorkflow AutomationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn API Usagescikit-learn Active Learning Implementationscikit-learnによる機械学習t-Norms and t-Conormst-test and z-test Applicationデータクリーニングデータ変換ハイパーパラメータのチューニングパイプライン構築ベイズの定理ベクトルと行列モデルの学習と評価勾配降下法外れ値検出極限と導関数欠損値補完特徴量エンコーディング特徴量エンジニアリング特徴量スケーリング特徴量選択確率の法則確率分布積分級数解析統計量線形変換行列分解関数と集合

短いクイズに挑戦して、目標に近づこう！

80,000

学生たちはすでにコースを成功裏に修了し、職場でそのスキルを活用しています

92%

利用者は当社のコースを有用と感じています

コース

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レベル

レッスンの種類

テクノロジー

Pythonによる機械学習入門

4 時間

32 章

中級

14 現在学習中

習得済みスキル： scikit-learnによる機械学習, モデルの学習と評価, ハイパーパラメータのチューニング

Pythonによる線形回帰

2 時間

19 章

中級

1 現在学習中

習得済みスキル： Pythonによる線形回帰, モデルの学習と評価

Classification with Python

3 時間

24 章

中級

習得済みスキル： Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning

Cluster Analysis with Python

4 時間

34 章

中級

習得済みスキル： Clustering fundamentals and algorithms , Handling missing and categorical data , Data normalization and distance metrics , K-Means: principles and cluster optimization , Hierarchical clustering and dendrograms , DBSCAN: noise handling and irregular shapes , Gaussian Mixture Models: probabilistic clustering

Pythonによるデータサイエンスのための数学

5 時間

51 章

初心者

7 現在学習中

習得済みスキル：関数と集合, 級数解析, 極限と導関数, 積分, 勾配降下法, ベクトルと行列, 線形変換, 行列分解, 確率の法則, ベイズの定理, 統計量, 確率分布

Pythonによるデータ前処理と特徴量エンジニアリング

1 時間

12 章

初心者

4 現在学習中

習得済みスキル：データクリーニング, 欠損値補完, 外れ値検出, 特徴量エンコーディング, 特徴量スケーリング, データ変換, 特徴量エンジニアリング, 特徴量選択, パイプライン構築

Evaluation Metrics in Machine Learning with Python

2 時間

16 章

中級

1 現在学習中

習得済みスキル： Classification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) , Regression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) , Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) , Dimensionality reduction evaluation , Anomaly detection evaluation , Cross-validation techniques

Exploratory Data Analysis with Python

2 時間

18 章

初心者

4 現在学習中

習得済みスキル： Exploratory Data Analysis, Descriptive Statistics, Data Visualization with matplotlib and seaborn, Correlation Analysis, Multivariate Analysis, Data Storytelling

Bio-Inspired Algorithms with Python

1 時間

16 章

初心者

習得済みスキル： Evolutionary optimization , Swarm intelligence, Genetic algorithms , Particle swarm optimization, Artificial immune systems, Neuroevolution

Feature Selection and Regularization Techniques in Python

1 時間

12 章

初心者

習得済みスキル： Overfitting and Regularization, L1, L2, and Elastic Net Regularization, Feature Selection Methods, Pipeline Construction, Hyperparameter Tuning, Coefficient Visualization

Loss Functions in Machine Learning

2 時間

15 章

中級

習得済みスキル： Mathematical Foundations of Loss Functions, Risk Minimization Theory, Regression Loss Analysis, Classification Loss Analysis, Information-Theoretic Losses, Loss Function Selection and Comparison

Feature Encoding Methods in Python

1 時間

9 章

中級

習得済みスキル： Weight-of-Evidence Encoding, Leave-One-Out Encoding, Helmert Coding, Backward Difference Coding, Polynomial Coding, High-Cardinality Feature Encoding, Encoding Leakage Prevention

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Codefinityの強み

AI支援学習

テクノロジースキルの魅力を存分に味わいましょう！AIアシスタントがリアルタイムのフィードバック、パーソナライズされたヒント、エラーの説明を提供し、自信をもって学習できるようサポートします。

ワークスペース

ワークスペースを利用すれば、プラットフォーム上で直接プロジェクトを作成・共有できます。利便性のためにテンプレートもご用意しています

学習トラック

キャリア開発を自分でコントロールし、最新技術の習得への道を歩み始めましょう

実践的なプロジェクト

実践的なプロジェクトでポートフォリオを強化し、潜在的な雇用主に実務能力をアピールしましょう

なぜCodefinityが際立っているのか

動画コンテンツ

ダウンロード可能な教材

権威ある証明書

インタラクティブな学習環境

誤りの修正

AIアシスタント

1つのサブスクリプションで全コンテンツにアクセス

Codefinity

動画ベースの学習プラットフォーム

Codefinity

動画ベースの学習プラットフォーム

動画コンテンツ

ダウンロード可能な教材

権威ある証明書

インタラクティブな学習環境

誤りの修正

AIアシスタント

1つのサブスクリプションで全コンテンツにアクセス

キャリアの機会この分野で最も人気のある職業、平均給与、そして積極的に専門家を求める企業について学ぼう。

データサイエンティスト

機械学習エンジニア

NLPエンジニア

ディープラーニングエンジニア

機械学習サイエンティスト

$149k

$197k

$246k

Min

Average

Max

年収

(米国平均)

採用企業

*情報源: Glassdoor

トップ校の学生に選ばれた

うち30校を含む米国トップ30の大学

機械学習コース: 主要情報と質問

機械学習コースの紹介

機械学習（ML）は、データから学習し、明示的なプログラミングなしで予測を行うことを可能にするAIの分野です。機械学習コースでは、教師あり学習と教師なし学習の基本原理、モデルの訓練、データ処理、評価手法について学びます。線形回帰や分類から、強化学習などの高度な手法まで、これらのコースはデータ内のパターンを認識し、時間とともに改善するモデルの構築方法を学習者に案内します。MLは、レコメンデーションシステム、不正検出、自律システムなど、さまざまな応用分野で利用されています。

当社の機械学習コースの利点

当社のコースは、実際のデータセットを用いた実践的な体験、専門家による指導、柔軟な学習環境を提供します。この堅牢なアプローチにより、受講者は理論的な概念を学ぶだけでなく、それらを実際に応用する力も身につけることができます。

機械学習コース修了後のキャリア機会

修了者は、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、AIアナリスト、リサーチサイエンティストなど、金融、医療、自動車、テクノロジーなど多様な業界で活躍できます。

機械学習コースの選択肢

初心者向けの「scikit-learnによるML入門」から、より高度な「Pythonによる分類」や「Pythonによる線形回帰」など、幅広いコースを提供しています。また、体系的な学習を希望する方には「教師あり機械学習トラック」もご用意しています。

修了証明書について

いずれかの機械学習コースを修了すると、業界で認知されている修了証明書が発行され、キャリアアップに役立ちます。

機械学習とは何か、なぜ重要なのか？

機械学習は、ソフトウェアアプリケーションが明示的なプログラミングなしで予測精度を高めることを可能にするAIの一分野です。リアルタイムでデータを処理・学習できる適応型アルゴリズムの構築に不可欠です。

機械学習は産業界でどのように使われているか？

機械学習は、金融業界のアルゴリズム取引、医療分野の予測診断、自動車業界の自動運転車、消費者サービスのパーソナライズ体験など、幅広い業界で活用されています。

機械学習分野のキャリア機会は？

機械学習分野のキャリアには、機械学習エンジニア、データアナリスト、NLPサイエンティスト、データ駆動型意思決定が求められる新興技術分野の職種などがあります。

適切な機械学習コースの選び方は？

現在のスキルレベルとキャリア目標を考慮してください。初心者は「scikit-learnによるML入門」から始めるのが適切で、ある程度の知識がある方は「Pythonによる分類」や「Pythonによる線形回帰」などの専門的なコースが適しています。

機械学習コースの受講費用は？

トレーニングの費用は、サブスクリプションの種類や期間によって異なります。正確かつ詳細な料金情報や割引については、当社の支払いページをご覧ください。

初心者に最適な機械学習コースは？

「scikit-learnによるML入門」は、機械学習に不慣れな初心者に最適で、この分野で進むために必要な基礎知識を提供します。

機械学習で優れた成果を上げるために必要な主要スキルは？

必要な主要スキルは、統計学の深い理解、プログラミング（特にPython）、データに対する直感、数学モデルを実世界の問題に適用する能力です。

機械学習と人工知能の応用面での違いは？

機械学習は、データから学習するシステムに特化したAIのサブセットであり、AIは人間の知能を模倣するより広範な技術を含みます。機械学習は、データ駆動型アルゴリズムにより特化しています。

機械学習が医療業界に与える影響は？

機械学習は、診断精度の向上、治療計画の最適化、予測分析や疾患特定による患者アウトカムの改善など、医療業界に大きな影響を与えています。

機械学習の4つのタイプは？

主な4つのタイプは、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習です。

機械学習にPythonだけで十分か？

Pythonは、豊富なライブラリやフレームワークがあるため、機械学習を始めるには十分です。ただし、分野を深く学ぶには基礎となるアルゴリズムや数学の理解も重要です。

機械学習は今も需要があるか？

はい。機械学習は、さまざまな業界でデータ駆動型の意思決定が戦略立案やイノベーションに不可欠となっているため、依然として高い需要があります。