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
