すべての人のための AI: 喜びと感動を与えるコース

※この投稿は米国時間 2021 年 12 月 7 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

「Making Friends with Machine Learning（機械学習を始める）」は、初心者に刺激を与え、熟練者を楽しませるために特別に作られた、Google 社内限定の伝説的なコースでした。今日からこのコースを誰でも利用できるようになりました。以下のリンクからご覧いただけます。

• パート 1 - ML の紹介: bit.ly/mfml_part1

• パート 2 - 機械学習プロジェクトのライフ: bit.ly/mfml_part2

• パート 3 - プロトタイプから本番環境までの AI: bit.ly/mfml_part3

• パート 4 - ブラック ボックスを開く: bit.ly/mfml_part4

コースについて

このコースは、ビジネス上の問題を解決するための機械学習に効果的に参加し、ます AI 化が進む世界でよいマナーを示すために必要なツールを提供することを目的としています。  MFML は、すべての人に最適です。数学やプログラミングの詳細ではなく、概念的な理解に重点を置き、機械学習の成功の基礎となる考え方を教えてくれます。すべての人にとって学ぶことがあります。

このコースを修了すると、以下のことができるようになります。

• 機械学習のコアとなるコンセプトを直感的に正しく理解する。

• 一般的な機械学習の手法のフレーバーを理解する。

• 機械学習でよくあるエラーを回避する。

• 機械学習がどのように役立つのかを知る。

• 機械学習プロジェクトの構想から立ち上げ、その後の展開に至るまでのステップを把握する。

チャプターごと

• パート 1 - ML の紹介:
  https://youtu.be/lYWt-aCnE2U

• パート 2 - 機械学習プロジェクトのライフ:
  https://youtu.be/lIFLeHDanmA

• パート 3 - プロトタイプから本番環境までの AI:
  https://youtu.be/fwK5xKUwQbw

• パート 4 - ブラック ボックスを開く:
  https://youtu.be/9PBqqx38WeI

最初の 3 つでは、応用機械学習プロジェクトを成功に導くためのコンセプトとロードマップを提供することに重点を置いています。パート 4 では、機械の中で何が起こっているのかという好奇心を刺激します。最後の章では、以下のことを直感的に理解できます。

• クラスタリングと k 平均法

• 怠惰学習と k-NN 

• Perceptron

• 最大マージン分類器

• サポート ベクター分類器

• サポート ベクター マシン

• ディシジョン ツリー

• ブースト アグリゲーション

• ランダム フォレスト

• アンサンブル モデル

• 単純ベイズ

• 線形回帰

• ロジスティック回帰

• ニューラル ネットワーク / ディープ ラーニング

方程式を勉強しなくとも数々のアルゴリズムのインサイトを得ることができます。もちろん、これらの方程式はすべての教科書に掲載されているものなので、このコースの目的は、他では得られないものを提供することにあります。このコースでは、直感と概念的な理解が大切なのです。幸いなことに、直感を吸収した後は、いざ勉強しようと思ったときに、方程式がよりわかりやすくなります。