機械学習&ディープラーニング入門(概要編)

 
 
 

機械学習&ディープラーニング入門(概要編)

デジタルアドバンテージ 一色 政彦 & DATUM STUDIO 安部 晃生

機械学習専門家の藍博士と素人のマナブが会話形式で、AI・機械学習・ディープラーニングの基礎の基礎を分かりやすく紹介する連載。


『機械学習&ディープラーニング入門』について

 本連載を含む『機械学習&ディープラーニング入門』には、「概要編(本連載)」「コンピューター概論編」「作業環境準備編」「Python編」「データ構造編」があり、実践的な続編として『初めてのニューラルネットワーク&ディープラーニング実装(TensorFlow 2+Keras(tf.keras)入門) 』があります。


  • 記事数 全3回【完結】 (推定学習時間 1時間30分)
  • チェックリスト 必須条件:
    • 知識ゼロから誰でもスタートできます。
  • ターゲット読者 こんな方にお勧め:
    • AIや機械学習の概念や基本用語について、まだ自信がないという方
    • 教師あり学習、強化学習、回帰、分類、クラスタリング、CNN、RNNとは何か?と聞かれて、その内容を答えられない方
    • 機械学習モデルは、どのようなステップで作成していくのか?と聞かれて、その内容を答えられない方
  • ゴール 学習内容:
    • 機械学習の概要、ディープラーニングで実現できること、AIの基本用語が理解できる
    • 機械学習の基礎用語から、ディープラーニングの代表的な学習方法とアルゴリズムが理解できる
    • 機械学習/ディープラーニングの作業フローの基礎が理解できる

はじめに ― 本連載の読み方

 機械学習専門家の藍博士と素人のマナブが会話形式で、AI・機械学習・ディープラーニングの基礎の基礎を分かりやすく紹介する連載記事です。「会話形式だから頭の中で整理できない」という方のために、記事の最後にある【まとめよう】という枠で、箇条書きで整理し直しています。これによって、記事内容の理解を再確認できますので、ぜひご活用ください。

 第1章では、AIとは何かに始まり、機械学習との違いや、ディープラーニングで実現できることについて紹介しています。AIを表現する際によく使われる基本用語も多くカバーされていますので、「AIや機械学習の概念や基本用語について、まだ自信がない」という方には、ぜひ一読をお勧めします。

 第2章では、機械学習を始めるための最低限の基礎用語から、ディープラーニングの代表的な学習方法と代表的なアルゴリズムまでをできるだけシンプルに紹介しています。「教師あり学習、強化学習、回帰、分類、クラスタリング、CNN、RNNとは何か?と聞かれて、その内容を答えられない」方は、ここからスタートしてください。

 第3章では、実践へ踏み出す準備として、機械学習/ディープラーニングの作業フローの基礎を学びます。データ収集〜学習〜運用の一連の流れをできるだけシンプルに紹介しています。「機械学習モデルは、どのようなステップで作成していくのか?と聞かれて、その内容を答えられない」方は、ここからスタートしてください。

目次

はじめに ― 本連載の読み方
索引・INDEX

第1章 AI・機械学習・ディープラーニングがしたい! そもそも何ができるの?

第2章 機械学習やディープラーニングには、どんな手法があるの?

第3章 機械学習&ディープラーニングの、基本的なワークフローを知ろう

 

索引・INDEX

キーワードを手掛かりに連載記事内を検索するための (いわゆる )です。
上部メニューの[Keywords]コーナー(= )とは別物です。
 

 

登場人物紹介

 藍博士とマナブは、 本サイトのイメージキャラクター です。各キャラクターの詳しいプロフィール情報などは左記のリンク先をご参照ください。

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