Microsoft の初心者向け ML コースが利用可能になりました。1 日で 2,000 以上のスターを獲得しました。完全に無料です。

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Microsoft の初心者向け機械学習カリキュラムが登場し、1 日で 2,000 以上の星を獲得しました。

コースアドレス: https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners

このコースは機械学習の初心者を対象としています。合計 12 週間、24 レッスンで構成されています。完全に無料で、MIT によって承認されています。 Azure Cloud Advocates などが制作しました。

このコースは「古典的な機械学習」に関するもので、Scikit-learn ライブラリを使用して基本的な ML 概念を扱います。ただし、この ML コースでは、ディープラーニングやニューラル ネットワークについては説明しません。

Scikit-learn ライブラリ: https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html

このコースで取り上げるアルゴリズムにはすべて具体的な例が示されており、回帰（北米のカボチャ市場の価格設定の例）、分類（アジア料理の例）、クラスタリング（ナイジェリアの音楽の好みの例）、NLP（ヨーロッパのホテルのレビューの例）、時系列（世界の電力消費の例）、強化学習（ロシアのピーターと狼の物語）などがあります。

これは独学コースですが、グループでも効果的に学習できるので、学習パートナーを見つけて一緒に学習することを検討してください。授業前のクイズでウォームアップし、パートナーと一緒に、または一人でレッスンや課題を完了します。レッスン後のクイズで知識をテストしましょう。このコースを受講する前に Python を習得しておくことをお勧めします。

一部のネットユーザーは「本当にすごい」とコメントした。

一部のネットユーザーもこのコースを非常に良い教材だと賞賛した。

このコースを修了すると何が学べますか?

コースはグループで教えられ、学習者が古典的な ML の重要な側面を深く理解するのに役立ちます。

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このコースでは、まず ML の概念を紹介し、次にその歴史、機械学習における「公平性」の概念について説明し、ML 業界のツールとテクニックについて説明します。

後続のコースでは、回帰、分類、クラスタリング、自然言語処理、時系列予測、強化学習について紹介します。2 つの「応用」コースでは、推論アプリケーション用のネットワークでモデルを使用する方法を説明します。最後に、「現実世界」での機械学習の応用をリストし、これらの技術が自然環境でどのように使用されるかを示す「追記」コースで終わります。

各コースには、授業前のウォームアップ テスト、プログラミング レッスン、プロジェクトの構築方法に関するプロジェクトベースのコース ガイダンス、習得した知識の確認、コースの課題、補足資料、課題、授業後のテストなどが含まれます。

コースカタログ:

初心者が ML を学習しやすくするために、このコースではオフラインで使用できるコンテンツが構築されており、演習は Visual Studio Code の .ipynb ノートブックを使用して完了できます。

さらに、このコースにはたくさんのアートや小説のイラストが満載です。