はじめに
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 つの分野の共通部分です。 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、データ サイエンティストとソフトウェア開発者とのコラボレーションが必要です。前者は、機械学習モデルを "トレーニング" する前にデータを探索して準備します。後者は、モデルを新しいデータ値の予測 ("推論" と呼ばれるプロセス) に使用するためにアプリケーションに統合します。
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を調べ、さまざまな種類の機械学習モデルを識別する方法を説明し、機械学習モデルのトレーニングと評価の方法を確認します。 最後に、コードを記述することなく、Microsoft Azure Machine Learning を使用して機械学習モデルをトレーニングおよびデプロイする方法について説明します。
Note
機械学習は数学的および統計的手法に基づいており、このモジュールではその一部について大まかなレベルで説明しています。 しかし、数学の専門家でなくても心配はいりません。 このモジュールの目的は、機械学習のしくみについての "直感" が得られるようにすることです。数学の話は、中心的な概念を理解するために必要な最小限にとどめます。