機械学習 (ML) は、さまざまな業界に大きな影響を与えます。データを分析して結果を予測する機能により、医療や金融などの分野に新たな機会が生まれます。ただし、機械学習を掘り下げる前に、強固な基盤を確立することが重要です。この記事では、必要な前提条件について概説し、データ サイエンスと AI ブートキャンプ が機械学習への取り組みをどのようにサポートできるかを示します。
1. 数学: 機械学習の中核
機械学習アルゴリズムは数学に深く根ざしています。これらのモデルを効果的に理解して適用するには、基本的な数学的概念を理解することが重要です。
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線形代数: 特に、深層学習は機械学習モデル内の線形代数に依存しています。ベクトル、行列、行列演算を理解すると、アルゴリズムがデータを処理する方法を理解するのに役立ちます。
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微積分: アルゴリズムがどのように最適化されるかを理解するには、微積分、特に微分積分をしっかりと理解する必要があります。たとえば、勾配降下法では導関数を使用してモデルの予測誤差を最小限に抑えます。
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確率と統計: 機械学習は、確率的思考に依存して予測を生成します。モデルの不確実性を評価するには、条件付き確率、ベイズの定理、さまざまな分布などの概念を理解することが不可欠です。
これらの概念は複雑に見えるかもしれませんが、Code Labs Academy のデータ サイエンスと AI ブートキャンプのようなデータ サイエンス プログラムで実際に導入されており、学習者は現実世界のプロジェクトで数学を直接応用することができます。
2. プログラミング スキル: 機械学習の根幹
機械学習モデルの実装には、ある程度のプログラミング スキルが必要です。データ サイエンス用の Python は、その使いやすさと広範なライブラリ サポートにより、この分野で最も一般的に使用されている言語です。大規模なデータセットを効果的に管理する方法を学ぶには、Python の基本的な理解が必要です。 NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch などのパッケージを備えた Python は、機械学習に推奨される言語として際立っています。
3. データ操作: 機械学習用にデータを準備する
機械学習にはデータが必要であり、その有効性を確保するには、多くの場合、クリーニングと変換が必要です。
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データ ラングリング: データが完璧な状態になることはほとんどありません。モデルで使用する前に、欠損値、外れ値、不一致に対処する必要があります。 Pandas は、このプロセスにとって重要なツールです。
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データの視覚化: データの傾向、パターン、外れ値を特定するには、グラフやチャートを使用してそれらを視覚化することが重要です。 Matplotlib や Seaborn などのライブラリを使用すると、データの探索と特徴の選択が簡単になります。
4. 基本的な機械学習の概念
より複雑なモデルを掘り下げる前に、機械学習のいくつかの基本概念を理解することが役に立ちます。
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教師あり学習と教師なし学習: 教師あり学習ではラベル付きデータを操作しますが、教師なし学習はラベルなしデータに基づいています。各アプローチは、タスクの分類とクラスタリングにおいて異なる目的を果たします。
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トレーニング、検証、およびテスト: 現実世界のシナリオでモデルが効果的に機能することを確認するには、目に見えないデータでモデルをテスト、検証、トレーニングする必要があります。データをテスト、検証、トレーニング セットに分割すると、モデルが適切に一般化され、過剰適合のリスクが軽減されます。
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過適合と過適合: モデルがトレーニング データでは優れたパフォーマンスを示しても、新しいデータでは問題が発生する場合は過適合とみなされ、モデルが単純すぎる場合は過適合とみなされます。効果的なモデルを構築する鍵は、バイアスと分散の間の適切なバランスを見つけることにあります。
5. 主要な機械学習アルゴリズムの概要
基本をマスターした後は、より複雑な機械学習アルゴリズムを検討できます。
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線形回帰: 連続変数を予測するためのこの方法はシンプルですが、不可欠です。これは、より高度なテクニックの基礎として機能し、おそらく最初に出会うモデルの 1 つです。
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ロジスティック回帰: カテゴリカルな結果を伴う問題を解決する場合、ロジスティック回帰は不可欠です。これはバイナリ分類タスクによく使用されます。
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デシジョン ツリー: デシジョン ツリーは、特徴値に基づいてデータを分割するため、理解と実装が簡単です。これらは回帰タスクと分類タスクの両方に適用できます。
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K 最近傍 (KNN): KNN は、特徴空間内のデータ ポイントの近接性に基づいて予測を行う単純なアルゴリズムです。
6. ブートキャンプを始めましょう
Code Labs Academy の データ サイエンスと AI ブートキャンプ のような構造化された学習プログラムは、本格的に学習したい場合に必要なガイダンスと明確さを提供します。機械学習を始めたいが、どこから始めればよいかわからない。費用やブートキャンプの具体的な内容がわからない場合は、この記事 をご覧ください。 -part-time-bootcamp-cost) について詳しく説明します。
オンライン ブートキャンプを選ぶ理由?
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包括的なカリキュラム: 代数、プログラミング、データ操作、機械学習などのトピックをカバーする基礎知識を 1 か所で習得します。
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実践学習: ビジネス上の課題を反映した 実践的なプロジェクト に参加します。
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メンタリング: ブートキャンプ中に含まれるレッスンとは別に、経験豊富なインストラクターから個人的なアドバイスとサポートを受けられます。
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キャリア ガイダンス:ポートフォリオの構築と、データ サイエンスまたは人工知能のキャリアの準備に関するサポートが受けられます。
機械学習の分野への取り組みを始めるには、数学、プログラミング、データ処理、および機械学習の基本概念をしっかりと理解することが重要です。これらの分野をマスターすることで、機械学習の実践者として成功する準備が整います。オンライン ブートキャンプで体系化された学習と実践的な経験を積むことで、データ サイエンスや人工知能の分野でやりがいのあるキャリアへの最善の道を歩むことができます。
Code Labs Academy の 機械学習 スキルでデータをブレークスルーに変えます。
