Machine Learning 基礎 (日本語)

このコースは、機械学習を使ったシステム構築の各段階(定式化、前処理、学習、評価、特徴量エンジニアリング等)と、各段階に登場する主なキーワード(外れ値、欠損値、ハイパーパラメータ、再現率、F1スコア、次元の呪い等)について学習するコースです。他のAWSの機械学習トレーニングを学ぶ上での前提条件となる知識を学ぶことができます。機械学習自体が初めての方が基礎を学びたい場合にお勧めです。

このコースは、機械学習の基本を学ぶ AWS Foundations: Machine Learning Basics (Japanese) の続編です。まだ学習がお済みでない場合は、こちらのコースを先に学習されることをお勧めします。

• コースレベル: 基礎
• 実施形式: デジタルトレーニング
• 所要時間: 90

コースの目標 (Course objectives)

このコースでは、以下の方法について学習します。

• 機械学習の各段階(定式化、前処理、学習、評価、特徴量エンジニアリング)についての説明
• 機械学習独特の用語、概念(外れ値、欠損値、ハイパーパラメータ、再現率、F1スコア、次元の呪い)についての説明
• よく使われる機械学習のアルゴリズムの概要についての説明
  • アルゴリズム、数式、ソースコードについての詳細な解説は行いませんが、実際の推論結果への影響を具体的なデータを用いて解説しています。
  • アルゴリズム、数式、ソースコードについての詳細な解説は行いませんが、実際の推論結果への影響を具体的なデータを用いて解説しています。

対象者 (Intended audience)

このコースは以下のような方を対象としています。

• デベロッパー
• ソリューションアーキテクト
• データエンジニア
• 機械学習パイプラインについて学習したいすべての方