Learn Machine Learning Offline

完全な機械学習と人工知能のマスターガイドになります。

Learn Machine Learningアプリは、機械学習と人工知能の全体像を学びたいと願う専門家向けに用意されています。このチュートリアルは、初心者の学習者と専門家の両方の学習ニーズに対応し、人工知能と機械学習の概念と実装を理解できるようにします。

この機械学習の無料コースの対象者：

機械学習に興味のある人。少なくとも高校で数学の知識があり、機械学習を学び始めたい学生。

線形回帰やロジスティック回帰などの古典的なアルゴリズムを含む、機械学習の基本を知っているが、それについてさらに学び、機械学習のさまざまな分野すべてを探求したい中級レベルの人々。

コーディングにそれほど慣れていないが、機械学習に興味があり、データセットに簡単に適用したい人。

-データサイエンスでのキャリアを開始したい大学の学生。

-機械学習でレベルアップしたいデータアナリスト。

-仕事に満足しておらず、データサイエンティストになりたい人。

-強力な機械学習ツールを使用してビジネスに付加価値を生み出したい人。

初心者向けの機械学習ガイドを学ぶ

機械学習は基本的に、コンピュータシステムが人間とほぼ同じ方法でデータに意味を与えることができるコンピュータサイエンスの分野です。簡単に言うと、MLは、アルゴリズムまたは方法を使用して生データからパターンを抽出する人工知能の一種です。

無料で人工知能を学ぶ

人工知能は、人間が表示する知能とは対照的に、機械が示す知能です。

このアプリは、人工ニューラルネットワーク、自然言語処理、機械学習、ディープラーニング、遺伝的アルゴリズムなどの人工知能のさまざまな分野の基本概念と、Pythonでの実装について説明しています。

Pythonプログラミングを学ぶ

Pythonは、汎用のインタープリター型、インタラクティブ、オブジェクト指向、および高水準プログラミング言語です。 1985年から1990年の間にGuidovan Rossumによって作成されました。Perlと同様に、PythonソースコードもGNU General Public License（GPL）の下で利用できます。

ディープラーニングガイドを学ぶ

ディープラーニングとは、本質的に、大量のデータを使用して人工ニューラルネットワーク（ANN）をトレーニングすることを意味します。ディープラーニングでは、ネットワークはそれ自体で学習するため、学習には膨大なデータが必要になります。

Pythonデータサイエンスを学ぶ

データは新しいオイルです。このステートメントは、さまざまなニーズに合わせてデータをキャプチャ、保存、分析することにより、最新のITシステムがどのように推進されているかを示しています。ビジネスの意思決定、天気予報、生物学におけるタンパク質構造の研究、マーケティングキャンペーンの設計などです。これらのシナリオはすべて、数学的モデル、統計、グラフ、データベース、そしてもちろんデータ分析の背後にあるビジネスロジックまたは科学ロジックを使用する学際的なアプローチを含みます。

Numpyを学ぶ

Numerical Pythonの略であるNumPyは、多次元配列オブジェクトとそれらの配列を処理するためのルーチンのコレクションで構成されるライブラリです。 NumPyを使用すると、配列に対して数学および論理演算を実行できます。このチュートリアルでは、アーキテクチャや環境など、NumPyの基本について説明します。また、さまざまな配列関数、インデックスの種類などについても説明します。Matplotlibの概要も説明します。これはすべて、理解を深めるために例を使用して説明されています。

TensorFlowを学ぶ

TensorFlowは、すべての開発者向けのオープンソースの機械学習フレームワークです。機械学習および深層学習アプリケーションの実装に使用されます。人工知能に関する魅力的なアイデアを開発し、研究すること。