イントロダクション
機械学習は多くの点で、データ サイエンスとソフトウェア エンジニアリングという 2 つの分野の共通点です。 機械学習の目的は、データを使用して、ソフトウェア アプリケーションまたはサービスに組み込むことができる予測モデルを作成することです。 この目標を達成するには、機械学習モデルの トレーニング に使用する前にデータを探索して準備するデータ サイエンティストと、モデルを新しいデータ値の予測に使用するアプリケーション ( 推論と呼ばれるプロセス) に統合するソフトウェア開発者とのコラボレーションが必要です。
このモジュールでは、機械学習の基礎となる主要な概念のいくつかについて説明し、さまざまな種類の機械学習モデルを識別する方法、および機械学習モデルのトレーニングと評価方法を調べます。 最後に、Microsoft Azure Machine Learning を使用して、コードを記述することなく、機械学習モデルをトレーニングしてデプロイする方法について説明します。
注
機械学習は数学的および統計的手法に基づいており、その一部は、このモジュールの大まかなレベルで説明されています。 数学の専門家でない場合は心配しないでください。 このモジュールの目的は、機械学習のしくみの 直感 を得るために役立つことです。基本的な概念を理解するために必要な最小限の数学を維持します。