医療分野における機械学習の応用に興味があるとします。タスクによっては高い精度が求められますが、モデルの内部で何が起きているかを知ることはそれほど重要ではありません。一方で、各分類の根拠が重要になるため、説明可能AIのアプローチが必要なタスクもあります。
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理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、機械学習の定義と、データサイエンスおよび人工知能との関係を説明します。次に、機械学習における重要な用語を整理し、最後にモデルを構築するための機械学習ワークフローを学びます。
機械学習の基礎を学んだところで、もう少し深く掘り下げましょう。この章の終わりには、機械学習のさまざまな種類を理解し、モデルの評価と改善の方法もわかるようになります。
この章では、ニューラルネットワークを入り口としてディープラーニングを解説します。次に、ディープラーニングの代表的なユースケースであるコンピュータービジョンと自然言語処理について詳しく見ていきます。最後に、機械学習の限界とリスクについて考え、コースを締めくくります。
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