ここまでで、機械学習のさまざまな応用例を見てきました。この章では、コンピュータービジョンと自然言語処理(NLP)という2つの専門分野を取り上げました。ディープラーニングは、このような種類の問題を解くのに特に適しています。それでは、それぞれのユースケースがどちらの分野に属するか、見分けられるか確認してみましょう。
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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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