このデジタルコースは、ビジネス意思決定者が機械学習 (ML) の基礎を理解できるように構成されています。
• コースレベル : 基礎
• 演習時間: 30 分
*この動画には、日本語の吹き替えのほかに日本語の字幕もついています。ただし音声と字幕は同期されていません。必要に応じて、画面下のアイコンをクリックして字幕の表示と非表示を切り替えてください。また、 YouTube のビデオは歯車アイコン (設定) をクリックして、字幕の自動翻訳を有効にすることで日本語字幕を表示できます。
アクティビティ
このコースは、プレゼンテーション、動画、および知識の認定テストで構成されています。
コースの目標
このコースでは、以下について学習します。
• 機械学習の基本を理解して、さまざまなビジネスケースでの ML の導入に伴うメリットとリスクを評価する
対象者
このコースは以下のような方を対象としています。
• ML プロジェクトに関与する、または関与する可能性のある技術系以外のビジネスリーダー、およびその他のビジネス意思決定者
• AWS Machine Learning Embark プログラム、および Machine Learning Solutions Lab (MLSL) ディスカバリーワークショップの参加者
前提条件
このコースを受講するにあたり、次の前提条件を満たしておくことをお勧めします。
• コンピュータとコンピュータシステムについての基礎知識
• 機械学習の概念に関する基本知識
コースの概要
モジュール 1: 機械学習はどのように役立っているか
• 人工知能の定義
• 機械学習の定義
• 機械学習の影響を受けるさまざまなビジネス領域についての説明
• ML プロジェクトを推進するポジティブフィードバックループ (フライホイール) についての説明
• 十分に開拓されていない市場での機械学習活用の可能性についての説明
モジュール 2: 機械学習の仕組みについて
• 人工知能について説明する
• 人工知能と機械学習の違いについて説明する
モジュール 3: 機械学習に潜在している問題点
• 単純モデルと複雑モデルの違いに関する説明
• 機械学習モデルの説明不可能性と不確実性の問題を理解する
モジュール4: まとめ
