‫さて､ 機械学習について調べたことがある方なら､ いろいろなものがあることはご存知だと思います｡
‫データサイエンスや機械学習を始める前に､ 学習､ 数学､ 統計､ 確率などを推奨している資料もあります｡
‫また､ これらのトピックは重要ですが､ 始める前にすべてを学ぼうとして､ 手を動かすことは､
‫海を沸騰させようとするようなものです｡
‫その代わり､ 私たちは実用的なソリューションを構築し､ データから洞察を得るための機械学習コードを書くことに集中します｡
‫現在プログラマーで､ Pythonを使った経験がある方であれば､ この講座が終わる頃には､
‫プログラミングスキルを使って予測型機械学習モデルを構築できるようになります｡
‫機械学習は3つのパートに分かれています｡
‫データ収集､ データモデリング､ デプロイメントここでこれらのステップを経た後､ 機械学習モデルを手に入れるかもしれません｡
‫このフレームワークについては､ まもなく詳しく説明しますのでご安心ください｡
‫この機械学習モデルを､ アプリケーションやAPIなどを通じてユーザーに提供することができます｡
‫これが､ 今回取り上げる内容です｡
‫データモデリングとは､ あるデータセットに機械学習アルゴリズムを適用して､ そのデータセットに関する洞察を見出すことができるようになることを意味します｡
‫これから説明する手順は､ まず､ フレームワークを作成することです｡
‫前のスライドにその概要が少し書いてありましたね｡
‫その2､ 一度通ったフレームワークを､ 利用可能なデータサイエンスや機械学習のツールにマッチングさせる｡
‫つまり､ これから解決しようとすることと似たような問題を､ すでに過去に人々が抱えていたのです｡
‫そして､ そのような問題を解決するためのツールを作ってきたのです｡
‫そこで､ どのような機械学習プロジェクトにどのようなツールが使われているかを学んでいきます｡
‫そして､ これらすべてを学ぶために､ ステップ1とステップ2を含むプロジェクトを通して､ 自分の作品とスキルをアピールするためのポートフォリオを構築し､
‫実際に体験しながら学んでいきます｡
‫大切なものにフォーカスするために､ 最大限の配慮がなされています｡
‫機械学習という学習を始めたとき､ 何をすればいいのか混乱している自分に気づきました｡
‫私は､ コードを書いて行動するのではなく､ 何かを考えることに多くの時間を費やしてしまうことが多かったのです｡
‫だから､ そうならないようにこのコースを設計したんです｡
‫何でもかんでもゼロからやるのではなく､ うまくいくものを使って実用的なソリューションを構築し､
‫同時に機械学習やデータサイエンスについても学んでいきます｡
‫では､ これから使用するフレームワークについて､ もう少し詳しく見ていきましょう｡