前提条件と事前作業

コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

機械学習集中講座はあなたに適していますか?

機械学習の知識がほとんど、またはまったくない
すべての資料を順番に確認することをおすすめします。
機械学習についてはある程度の知識を持っていますが、より最新かつ完全な理解が必要だと思います。
機械学習集中講座は、復習に役立つものです。すべてのモジュールを順番に確認するか、関心のあるモジュールのみを選択してください。
私は機械学習を熟知していますが、TensorFlow についてはほとんど、あるいはまったく知らない状況です。
内容が多すぎる。すべてのコンテンツを説明するのではなく、以下の資料に焦点を当ててください。
機械学習集中講座では、主に高レベル API に焦点を当てています。低レベル TensorFlow API についてさらに詳しく学びたい場合は(機械学習研究を行う可能性があるため)、以下のリソースをご覧ください。

機械学習集中講座を始める前に、以下の事前作業前提条件のセクションをお読みになり、すべてのモジュールを完了する準備を整えてください。

事前作業

機械学習集中講座を始める前に、次のことを行ってください。

  1. 機械学習を初めて使用する場合は、機械学習の問題のフレーミングの概要をご覧ください。 この 1 時間の自習コースでは、機械学習に適した問題を特定する方法を説明しています。
  2. NumPy を初めて使用する場合は、このコースに必要な NumPy 情報をすべて掲載する NumPy Ultraquick Tutorial Colab 演習を行います。
  3. pandas を初めて使用する方は、pandas UltraQuick チュートリアルの Colab 演習をお試しください。このコースでは、このコースに必要な pandas の情報がすべて含まれています。

プログラミング演習は、Colaboratory プラットフォームを使用して、ブラウザで直接実行できます(設定は不要です)。Colaboratory はほとんどの主要ブラウザでサポートされており、パソコン版の Chrome と Firefox で十分にテストされています。演習をオフラインでダウンロードして実行する場合は、こちらの手順でローカル環境を設定してください。

Prerequisites

機械学習集中講座では、機械学習に関する前提知識や事前の知識は必要ありません。ただし、提示されたコンセプトを理解して演習を完了するには、受講者が次の前提条件を満たすことをおすすめします。

  • 変数、一次方程式、関数のグラフ、ヒストグラム、統計的平均値に精通している必要があります。

  • プログラマーになろう。プログラミング演習は Python で行われるため、Python でのプログラミング経験があるのが理想的です。ただし、Python を使用しない経験豊富なプログラマーであれば、通常はプログラミングの演習を完了できます。

以降のセクションでは、役立つその他の背景資料へのリンクを紹介します。

代数学

線形代数

三角法

統計情報

微積分(省略可、上級者向けのトピック

Python プログラミング

以下の Python の基本については、Python チュートリアルをご覧ください。

プログラミングの演習では、Python の次の高度なコンセプトを使用します。

Bash ターミナル / Cloud Console

プログラミング演習をローカルマシンまたは Cloud Console で実行するには、コマンドラインに慣れている必要があります。