入門AI基礎

機械学習、3つの学び方

教師あり・教師なし・強化学習――AIが賢くなる仕組みをイラスト感覚で掴む。

8レッスン約128分

カリキュラム

機械学習の定義、従来のプログラミングとの違い、データ駆動型アプローチの本質、そして医療現場での可能性を理解します

分類と回帰の違い、訓練・検証・テストデータの分割、過学習と汎化、そして医療で重要な評価指標を理解します

クラスタリング、次元削減、異常検知など、ラベルなしデータから隠れた構造を発見する手法を学びます

エージェントと環境の相互作用、報酬と方策の概念、そして医療分野における強化学習の応用可能性を学びます

機械学習モデルの性能を左右する特徴量の選択・作成・変換の技術と、医療データ特有の前処理手法を学びます

交差検証、ハイパーパラメータ調整、バイアスとバリアンスのトレードオフ、モデル選択の基準を体系的に学びます

複数のモデルを組み合わせて予測精度を向上させるアンサンブル学習の手法（バギング、ブースティング、スタッキング）を学びます

医療データでの機械学習の実例（診断予測・リスク評価・予後予測）と、バイアス・安全性・説明可能性などの実践的な課題を学びます

先にこれらのコースを受講することを推奨します

機械学習基礎/教師あり学習/モデル評価