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ai-analysis-guide
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AI 解析ガイド
AI/ML はデータから価値を引き出す技術。機械学習の基礎、ディープラーニング、自然言語処理、コンピュータビジョン、実践的なモデル開発フローまで、AI 解析の全てを体系的に解説する。
このSkillの対象者
- AI/ML の基礎を体系的に学びたいエンジニア
- データ分析・予測モデル構築に取り組みたい方
- 業務で AI を活用したい方
前提知識
- Python の基礎知識
- 数学の基礎（線形代数、確率統計の概念）
学習ガイド
00-fundamentals — AI/ML の基礎
| # | ファイル | 内容 |
|---|
01-ml-basics — 機械学習の基礎
| # | ファイル | 内容 |
|---|
02-deep-learning — ディープラーニング
| # | ファイル | 内容 |
|---|
03-practical — 実践応用
| # | ファイル | 内容 |
|---|
クイックリファレンス
ML アルゴリズム選定:
分類 → ロジスティック回帰 → ランダムフォレスト → XGBoost → NN
回帰 → 線形回帰 → ランダムフォレスト → XGBoost → NN
クラスタリング → k-means → DBSCAN → 階層
次元削減 → PCA → t-SNE → UMAP
テキスト → Transformer → BERT → GPT
画像 → CNN → ResNet → Vision Transformer
参考文献
- Goodfellow, I. et al. "Deep Learning." MIT Press, 2016.
- Géron, A. "Hands-On Machine Learning." O'Reilly, 2022.
- Vaswani, A. et al. "Attention Is All You Need." NeurIPS, 2017.
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