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機械学習を使ったサービスを作る際に必要な手順を学ぼう!アプリケーション開発者のための機械学習実践講座

機械学習を使ったサービスを作る際に必要な手順を学ぼう!アプリケーション開発者のための機械学習実践講座

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なかぴょん

Udemyにあるアプリケーション開発者のための機械学習実践講座を受けてきたよ。
機械学習を使ってどのようなサービスが作れるのかわかりやすく学ぶことができるよ。

へびにょん

なかぴょんです。
今回はUdemyの講座、アプリケーション開発者のための機械学習実践講座を受けてきました。

機械学習を使ったサービスが世の中でどのように活躍しているのかも知ることができます。

機械学習を使ったサービスを作る際に必要な「設計」、「テスト」、「管理」などの手順も学ぶことができるので、機械学習を使ったサービスを自分で作ってみたいという方におすすめなコースです。

それでは、詳しく解説していきます。

なぜ講座を受けようと思たのか

機械学習をサービスとして活用する際にはどのような手順で開発を行っていくのか学びたかったためです。

機械学習を活用したサービスを作る時にどのような知識が必要で、開発にあたって気を付ける部分がイマイチ想像できておらず、開発のイメージを固めたいと思い、講義を受けました。

アプリケーション開発者のための機械学習実践講座は誰向きなのか

アプリケーション開発者のための機械学習実践講座は誰向きなのか

今回の講義は、Python経験者向けの内容となっております。

Pythonの基礎的な知識や文法が身についている前提で講義が進んでいきますので、Python初心者の方は別の講座で基礎知識を学んだ上で受講するのをおすすめします。

こんな人におすすめ
・機械学習を、実際にアプリケーションに活かしたい方

・機械学習について、理論より実践から入りたい方

・機械学習についての基礎的な知識があり、その応用方法を考えている方

アプリケーション開発者のための機械学習実践講座で何が学べるのか

  • 機械学習の仕組み、および特性が理解できます
  • 機械学習が適用可能な領域についての知見が得られます
  • 機械学習を実装する際の選択肢を把握できます
  • 機械学習をアプリケーションに組み込む際の、設計方式を把握できます
  • 機械学習をアプリケーションで使う際に注意すべき点が把握できます

記事冒頭で軽く説明したように、機械学習を使ったサービスが世の中でどのように活躍しているのかや、機械学習を使ったサービスを作る際に必要な「設計」、「テスト」、「管理」などの手順も学ぶことができます。

機械学習を使ったサービスを自分で作ってみたいという方には必見の内容となります。

アプリケーション開発者のための機械学習実践講座を学ぶ際の事前準備

アプリケーション開発者のための機械学習実践講座を学ぶ際の事前準備 先ほどお伝えしたようにPythonによるプログラミングの基礎的な知識がないと、講座で理解ができない部分が出てくるかと思いますので、Pythonの基礎講座などを受けてから受講するのをおすすめします。

何らかの言語での、Webアプリケーションの開発経験があれば、より講義内容を理解できるかと思います。

開発経験がなくとも、どういう手順で開発が進められていくのかは知ることができます。

Git/GitHubを活用した開発についての基礎的な知識も欲しいので、Gitに関する基礎講座などを受けてから受講するのをおすすめします。

アプリケーション開発者のための機械学習実践講座の講座詳細

本コースについての説明

  • 事前準備資料
  • Pythonの基礎トレーニング用資料

Day1: キーワードの整理

  • キーワードの整理
  • ディープラーニングについての詳細

Day2: 機械学習の仕組み

  • 機械学習の構成要素
  • 学習のさせ方
  • 機械学習の特性

Day3: 機械学習の適用

  • ビジネスシーン
  • ビジネスシーンへの適用の背景
  • アートシーン
  • アートシーンへの適用の背景
  • 今後の適用の方向性

Day4: 機械学習の実装手段

  • 実装の選択肢の整理
  • ライブラリ型
  • パッケージ型
  • プラットフォーム型
  • サービス型
  • どの方法を選ぶべきか

Day5: 機械学習アプリケーションの設計

  • 設計の基本方針
  • アーキテクチャの構成パターン
  • プログラムの設計

Day6: 機械学習アプリケーションの実装

  • 開発環境の準備
  • 実装の基本的なプロセス
  • データの前処理
  • 学習用と評価用のデータの分割
  • モデルの評価
  • 実際のアプリケーションの実装

Day7: 機械学習アプリケーションの導入と運用

  • 機械学習の導入検討プロセス
  • 仮説の検証: 業務への貢献を明確にする
  • プログラムの設計
  • 仮説の検証: シミュレーションを行いモデルを検証する
  • 実装
  • 運用・評価
  • まとめ

Next Step

講義を受けた後、機械学習についてより詳しく学ぶためには、どのように行動していけばいいのか教えてくれます。

「機械学習に興味はあるけど、イマイチ何から始めたらいいのかわからない・・・」 という方に向けたお話があります。

特に、講義中に説明のある「Coursera Machine Learning」は機械学習を学ぶのに最も適した教材と言われいるほど、有名な教材となっております。

より詳しくお話を聞きたいという方はぜひ、講義を受けてみてください。

ご紹介した内容だけでもこの講義を受けた価値はあるかと思います。

  • Coursera Machine Learning
  • arXivTimes
  • CreativeAI

アプリケーション開発者のための機械学習実践講座まとめ

今回はUdemyの講座、アプリケーション開発者のための機械学習実践講座についてご紹介しました。

機械学習が芸術の分野で活用されていることは意外でした。

芸術の他にも機械学習が日常生活の中でどのように活用されているのか、具体例を交えながら教えてくれるので、機械学習のアプリケーション開発についての理解が深まるかと思います。

機械学習を使ったサービスを開発したいと考えている方は、ぜひ、講座を受けてみてください。

今回紹介した講座以外にも僕が受けた講座はいくつかあるので、興味がある方はこちらの記事をご覧ください。

【2022年最新版】UdemyにあるPythonや機械学習が学べるおすすめ講座まとめ 【2022年最新版】UdemyにあるPythonや機械学習が学べるおすすめ講座まとめ

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リクエストをいただいた講座は受け終わった後で記事にします。

なかぴょん

リクエストお待ちしております(^^)