更新中・・(恐れ入りますが更新優先度は低いです)。
目次
機械学習入門
Chapter 1 機械学習の基礎概念
1.1 機械学習の定義と目的
- 機械学習とは？
機械学習の基本定義と目的の説明。 - AIと機械学習の違い
AI全般と機械学習の位置付けを説明。
1.2 機械学習の種類と特徴
- 教師あり学習と教師なし学習の違い
具体例と共に違いを解説。 - 強化学習と他の手法の比較
エージェントの役割や報酬の仕組みの違いを理解する。
1.3 モデルとアルゴリズムの役割
- 機械学習モデルとは？
モデルの定義、仕組み、種類（分類器、回帰モデルなど）。 - モデル選択の基準
どのモデルがどの課題に適しているかを説明。
1.4 学習の過程
- モデルの学習プロセス
データの入力から予測に至る流れ。 - フィードバックループの重要性
予測精度を向上させるための反復学習。
Chapter 2 データに関する処理と分析
2.1 データ収集と管理
- データ収集の手法
ウェブスクレイピング、APIからのデータ取得、データベースの活用。 - データ品質の重要性
クリーンなデータの重要性とノイズの影響。
2.2 データ前処理の具体的な手法
- 欠損データの処理技術
欠損データの除去、補完手法（平均値補完、k近傍補完など）。 - 外れ値の検出と処理
ボックスプロットやZスコアを使った外れ値処理。
2.3 データのスケーリングと変換
- 標準化と正規化の違い
データの標準化（zスコア）と正規化（min-maxスケーリング）の使い分け。 - カテゴリ変数のエンコーディング
ラベルエンコーディングとOne-Hotエンコーディングの説明。
Chapter 3 特徴量に関する概念と処理
3.1 特徴量エンジニアリング
- 特徴量の重要性
モデルの性能に与える影響を説明。 - 新しい特徴量の作成
既存のデータから新たな特徴を作成する方法。
3.2 特徴選択の技法
- フィルタ法とラッパー法の違い
特徴量を選ぶための方法の比較。 - 主成分分析（PCA）
次元削減により特徴量を圧縮する技法。
3.3 特徴量のスケーリング
- スケーリングの役割
機械学習モデルで使用するためにデータをスケーリングする理由。 - 標準化 vs 正規化
スケーリング方法の使い分けとその効果。
Chapter 4 モデルのアルゴリズムと学習方法
4.1 教師あり学習のアルゴリズム
- 線形回帰とロジスティック回帰
回帰モデルと分類モデルの違いと使用例。 - 決定木とランダムフォレスト
木構造のモデルを使った予測方法とそのメリット。 - サポートベクターマシン（SVM）
クラス間の最大マージンを見つけるための手法。
4.2 教師なし学習のアルゴリズム
- クラスタリング手法
k-meansクラスタリングや階層型クラスタリングの解説。 - 主成分分析（PCA）と次元削減
データの次元を減らし、重要な特徴を見つける方法。
4.3 強化学習のアルゴリズム
- Q学習
エージェントが行動と報酬を学ぶプロセスを説明。 - 政策最適化
環境との相互作用を通じて、最適な行動を学習する方法。
Chapter 5 モデルの評価と最適化
5.1 モデル評価の基礎
- 混同行列の読み方
混同行列を使って分類モデルの精度を評価する方法。 - ROC曲線とAUC
二値分類モデルの性能を可視化する方法。
5.2 評価指標
- 精度、再現率、F1スコア
分類モデルの評価に使われる指標の解説。 - 回帰モデルの評価指標
MSE（平均二乗誤差）やR²スコアを使った評価。
5.3 モデルの最適化技法
- ハイパーパラメータチューニング
グリッドサーチやランダムサーチを使ったモデルの最適化。 - 正則化手法
L1正則化（Lasso）とL2正則化（Ridge）による過学習防止。
Chapter 6 最適化手法と学習プロセスの理解
6.1 最適化アルゴリズム
- 勾配降下法（Gradient Descent）
モデルの誤差を最小化するための基本手法。 - 確率的勾配降下法（SGD）
データセットが大規模な場合に使われる最適化手法。
6.2 学習率の調整
- 学習率の影響
学習率を設定することで学習プロセスにどのような影響があるかを解説。
6.3 バッチ学習とオンライン学習
- バッチ学習 vs ミニバッチ学習
モデルのトレーニング方法の違いと適用ケース。
Chapter 7 データ可視化とモデリング技術
7.1 データの可視化手法
- 散布図やヒストグラムの活用
データのパターンや分布を視覚的に把握する方法。 - 箱ひげ図やペアプロット
データの概要や特徴を簡単に視覚化する手法。
7.2 モデルの可視化
- 決定木の可視化
決定木モデルを使った予測の流れを視覚的に解説。 - ニューラルネットワークの層構造の可視化
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の構造と動作を視覚化。
7.3 学習曲線とバイアス・バリアンスのトレードオフ
- 学習曲線の解釈
過学習や未学習を判断するための指標として学習曲線を活用。 - バイアス・バリアンスのトレードオフ
モデルの複雑さと汎化性能のバランスを取るための理解。
Chapter 8 実践と応用例
8.1 実際のプロジェクトの進め方
- データ収集からモデルの展開までのフロー
データの収集、前処理、モデル構築、評価、デプロイメントの流れを解説。 - CRISP-DM手法を使ったデータサイエンスプロジェクト
ビジネス課題からデータサイエンスプロジェクトを進めるフレームワーク。
8.2 機械学習の実世界での応用
- 医療分野における機械学習
医療診断や治療計画に応用される例を紹介。 - 金融分野における機械学習
クレジットスコアリングやリスク分析での機械学習の使用例。 - 自動運転と機械学習
センサー情報を使った車の自律運転システムの解説。
- AI倫理と社会的影響
Chapter 9 AI倫理と社会的影響
9.1 機械学習の倫理的問題
- バイアスの問題
データやアルゴリズムに潜むバイアスが引き起こすリスク。 - 透明性と説明可能性
ブラックボックスモデルの問題と、説明可能なAI（XAI）の必要性。
9.2 プライバシーとセキュリティ
- 個人情報の扱い
機械学習におけるデータ保護の重要性とGDPRなどの規制。
9.3 社会的インパクト
- 仕事の自動化と雇用の未来
機械学習が労働市場に与える影響とその対応。 - AI技術が社会に与える恩恵とリスク
社会におけるAIの活用と、それに伴う倫理的リスク。
