ノウハウ

001.Kaggleで勉強できること[日本語訳]

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 機械学習に興味があって、知識を身につけたり、実際に動かしてみたかったのでいろいろ調べたところ、Kaggleでコース(Courses)が公開されていました。
 コース(Courses)は講義と連動して、Notebookを使って実際に体験することができるのがとてもいいので、このサイトを使って機械学習の勉強を進めてみようと思いました。

 ただ、Kaggleのコース(Courses)は英語で書かれていて、私自身あまり英語が得意な方ではないので、Google先生に聞きながらの勉強になりました。
 そこで、勉強を通して日本語に翻訳した内容や気づいたところを残しておこうと思いました。私と同じく英語が苦手な人の手助けになればうれしいです。 

コース一覧(Courses)

 早速ですが、Kaggleで公開されているコースは基本的なものから、面白そうな内容まで様々あります。

各コースは下記のような内容です。

Python

データサイエンスにとって最も重要な言語を学びます。

機械学習の概要(Intro to Machine Learning)

機械学習のコアアイデアを学び、最初のモデルを構築します。

中級機械学習(Intermediate Machine Learning)

欠損値、非数値、データ漏洩などを処理する方法を学びます。 モデルはより正確で便利になります。

データの可視化(Data Visualization)

優れたデータの視覚化を行います。 コーディングの力を確認するのに最適な方法です。

Pandas

短い実践的な課題を解決して、データ操作スキルを完成させます。

SQLの紹介(Intro to SQL)

データベースを操作するためのSQLについて学び、Google BigQueryを使用して大規模なデータセットにスケーリングします。

高度なSQL(Advanced SQL)

SQLスキルを次のレベルに引き上げます。

ディープラーニングの概要(Intro to Deep Learning)

TensorFlowを使用して、機械学習を次のレベルに進めます。 あなたの新しいスキルはあなたを驚かせます。

コンピュータビジョン(Computer Vision)

TensorFlowとKerasを使用して画像分類子を作成し、畳み込みニューラルネットワークを探索します。

データのクリーニング(Data Cleaning)

実際の乱雑なデータをクリーンアップするための効率的なワークフローをマスターします。

地理空間分析(Geospatial Analysis)

インタラクティブマップを作成し、地理空間データのパターンを発見します。

機械学習の説明可能性(Machine Learning Explainability)

機械学習モデルから人間が理解できる洞察を抽出します。

マイクロチャレンジ(Microchallenges)

あなたのスキルを構築し、テストするための超短期間の課題を解決してください。

特徴エンジニアリング(Feature Engineering)

モデルを改善する最も効果的な方法を見つけてください。

自然言語処理(Natural Language Processing)

テキストデータを操作する方法を学び、自分を区別します。

ゲームAIと強化学習の概要(Intro to Game AI and Reinforcement Learning)

古典的なアルゴリズムと最先端の技術を使用して、独自のビデオゲームボットを構築します。

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