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このリポジトリには50以上の言語翻訳が含まれており、そのためダウンロードサイズが大幅に増加します。翻訳を除いてクローンするには、スパースチェックアウトを使用してください： > > **Bash / macOS / Linux:** > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git > cd ML-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` > > **CMD (Windows):** > ```cmd > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git > cd ML-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images" > ``` > > これにより、より高速なダウンロードでコースを完了するのに必要なすべてが得られます。 #### コミュニティに参加しよう [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) 私たちはDiscordで「Learn with AI」シリーズを開催中です。詳細と参加は [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) から、2025年9月18日～30日の期間にぜひご参加ください。GitHub Copilotを使ったデータサイエンスのコツやテクニックが得られます。 ![Learn with AI series](../../translated_images/ja/3.9b58fd8d6c373c20.webp) # 機械学習入門 - カリキュラム > 🌍 世界の文化を通して機械学習を探求しながら世界を旅しよう 🌍 MicrosoftのCloud Advocatesが提供する、12週間・26レッスンにわたる機械学習のカリキュラムです。このカリキュラムでは、主にScikit-learnライブラリを用いた「古典的機械学習」（クラシック機械学習）について学び、ディープラーニングは[AI for Beginners のカリキュラム](https://aka.ms/ai4beginners)でカバーしています。さらに、『[データサイエンス入門カリキュラム](https://aka.ms/ds4beginners)』と組み合わせて学習してください。 私たちと一緒に世界中を旅して、これらのクラシックな手法を世界各地のデータに適用してみましょう。各レッスンには、レッスン前後のクイズ、レッスンの説明、解答例、課題、その他が含まれています。プロジェクトベースの教育法により、学びながら実践することで新しいスキルが定着すると証明されています。 **✍️ 心から感謝申し上げます。著者の皆様：** Jen Looper、Stephen Howell、Francesca Lazzeri、Tomomi Imura、Cassie Breviu、Dmitry Soshnikov、Chris Noring、Anirban Mukherjee、Ornella Altunyan、Ruth Yakubu、Amy Boyd **🎨 そしてイラストレーターの皆様にも感謝：** Tomomi Imura、Dasani Madipalli、Jen Looper **🙏 特別な感謝 🙏 Microsoft Student Ambassadorの著者、レビュアー、コンテンツ貢献者の皆様** 特にRishit Dagli、Muhammad Sakib Khan Inan、Rohan Raj、Alexandru Petrescu、Abhishek Jaiswal、Nawrin Tabassum、Ioan Samuila、Snigdha Agarwal **🤩 さらにMicrosoft Student AmbassadorsのEric Wanjau、Jasleen Sondhi、Vidushi GuptaにはR言語のレッスン制作で感謝！** # はじめに 以下の手順に従ってください: 1. リポジトリをフォークする：ページ右上の「Fork」ボタンをクリックします。 2. リポジトリをクローンする： `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [このコースの追加リソースはMicrosoft Learnのコレクションで見つけられます](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) > 🔧 **お困りですか？** インストールやセットアップ、レッスン実行の一般的な問題の解決には[トラブルシューティングガイド](TROUBLESHOOTING.md)を参照してください。 **[学生の皆さん](https://aka.ms/student-page)**、このカリキュラムを使用するには、リポジトリ全体を自分のGitHubアカウントにフォークし、個人またはグループで課題を進めてください： - 講義前のクイズから始める。 - 講義を読み、各知識確認で一時停止しながら活動を完了する。 - 解答コードを動かすのではなく、レッスンを理解してプロジェクトを作成しよう。ただし解答コードは各プロジェクト指向のレッスンの `/solution` フォルダーにあります。 - 講義後のクイズを受ける。 - チャレンジを完了する。 - 課題を完了する。 - レッスングループを終えたら、[ディスカッションボード](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)を訪れて、適宜PATルーブリックに記入して「学びを広げる」。PATは進捗評価ツールで、記入することで学習をさらに深められます。他のPATにリアクションもでき、一緒に学べます。 > さらなる学習には、次の[Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott)のモジュールや学習パスがお勧めです。 教師の皆様、このカリキュラムの活用法について[提案](for-teachers.md)を用意しています。 --- ## ビデオウォークスルー いくつかのレッスンはショートフォームのビデオで視聴可能です。これらはレッスン内に埋め込まれているか、または[Microsoft DeveloperのYouTubeチャンネルにあるML for Beginnersプレイリスト](https://aka.ms/ml-beginners-videos)から視聴できます。下の画像をクリックしてください。 [![ML for beginners banner](../../translated_images/ja/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- ## チーム紹介 [![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif作者:** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 上の画像をクリックすると、プロジェクトとそれを作った人々についてのビデオが見られます！ --- ## 教育方針 このカリキュラムでは、実践的なプロジェクトベースと頻繁なクイズの2つの教育的信念を採用しています。また、内容に一貫性を持たせるための共通のテーマも設定しています。 コンテンツをプロジェクトに合わせることで、学生の関心が高まり、概念の定着が促進されます。授業前の低難易度クイズは学習の意図を明確にし、授業後のクイズがさらに理解を深めます。このカリキュラムは柔軟で楽しく、全編または一部だけでも学習可能です。プロジェクトは小規模から始まり、12週間のサイクルの終わりにはより複雑になります。さらに実世界のML応用に関するあとがきを含み、追加の学習や議論の素材として使えます。 > [行動規範](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢献ガイド](CONTRIBUTING.md)、[翻訳](..)、[トラブルシューティング](TROUBLESHOOTING.md)の方針もご覧ください。皆様からの建設的なフィードバックを歓迎します！ ## 各レッスンに含まれるもの - 任意のスケッチノート - 任意の補助動画 - ビデオウォークスルー（一部のレッスンのみ） - [講義前ウォームアップクイズ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - 書面によるレッスン - プロジェクトベースレッスンにはプロジェクト構築手順のガイド付き - 知識確認問題 - チャレンジ - 補助読書 - 課題 - [講義後クイズ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) > 言語に関する注意事項: これらのレッスンは主にPythonで書かれていますが、多くはRでも利用可能です。Rのレッスンを完了するには、 `/solution` フォルダーに移動しRのレッスンを探してください。これらは **R Markdown** ファイルを表す .rmd 拡張子を含んでいます。これは簡単に言うと、`コードチャンク`（Rやその他の言語の）と `YAMLヘッダー`（PDFなどの出力フォーマットのガイド）を `Markdown文書` に埋め込んだものです。このため、コード、出力、考えをMarkdownで書き込み一体化できるため、データサイエンスの優れた作成フレームワークとして機能します。さらに、R Markdown文書はPDF、HTML、Wordなどの出力形式にレンダリングできます。 > クイズに関する注意事項: すべてのクイズは[Quiz Appフォルダー](../../quiz-app)にまとめられており、3問ずつ全52のクイズがあります。レッスン内からリンクされていますが、quiz appはローカルで実行可能です。`quiz-app` フォルダーの指示に従い、ローカルホストまたはAzureへのデプロイを行ってください。 | レッスン番号 | トピック | レッスングループ | 学習目標 | 関連レッスン | 著者 | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | 機械学習のイントロダクション | [Introduction](1-Introduction/README.md) | 機械学習の基本概念を学ぶ | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | 機械学習の歴史 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | この分野の歴史を学ぶ | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy | | 03 | 公平性と機械学習 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | MLモデル構築と適用時に考慮すべき公平性に関する重要な哲学的問題は何か？ | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | | 04 | 機械学習の技術 | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ML研究者がMLモデル構築のために使用する技術は何か？ | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen | | 05 | 回帰分析のイントロダクション | [Regression](2-Regression/README.md) | PythonとScikit-learnを使った回帰モデル入門 | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | | 06 | 北米カボチャ価格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | MLの準備としてデータの可視化とクレンジング | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | 北米カボチャ価格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | 線形回帰および多項式回帰モデルの構築 | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen and Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | 北米カボチャ価格 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | ロジスティック回帰モデルの構築 | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | | 09 | ウェブアプリ 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | 学習済みモデルを使うウェブアプリの構築 | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | | 10 | 分類のイントロダクション | [Classification](4-Classification/README.md) | データのクレンジング、準備、可視化；分類の入門 | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 11 | 美味しいアジアおよびインド料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | 分類器の紹介 | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 12 | 美味しいアジアおよびインド料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | より多くの分類器 | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 13 | 美味しいアジアおよびインド料理 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | モデルを使った推薦ウェブアプリの構築 | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | | 14 | クラスタリングのイントロダクション | [Clustering](5-Clustering/README.md) | データのクレンジング、準備、可視化；クラスタリング入門 | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | | 15 | ナイジェリアの音楽嗜好探索 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | K-Meansクラスタリング法の探索 | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | | 16 | 自然言語処理入門 ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 単純なボット構築でNLPの基本を学ぶ | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | | 17 | 一般的なNLPタスク ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | 言語構造処理に必要な一般的タスクを理解しNLP知識を深める | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | 翻訳と感情分析 ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ジェーン・オースティンによる翻訳と感情分析 | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | | 19 | ヨーロッパのロマンチックホテル ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ホテルレビューによる感情分析1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | | 20 | ヨーロッパのロマンチックホテル ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ホテルレビューによる感情分析2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | 時系列予測のイントロダクション | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | 時系列予測の入門 | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | | 22 | ⚡️ 世界の電力使用量 ⚡️ - ARIMAを使った時系列予測 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMAを使った時系列予測 | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | | 23 | ⚡️ 世界の電力使用量 ⚡️ - SVRを使った時系列予測 | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | サポートベクター回帰を使った時系列予測 | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | 強化学習のイントロダクション | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q-Learningを使った強化学習入門 | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | ピーターをオオカミから守ろう！ 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 強化学習Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | | 追記 | 実世界のMLシナリオと応用 | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | 古典的MLの興味深く示唆に富む実世界アプリケーション | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | チーム | | 追記 | RAIダッシュボードを使ったMLのモデルデバッグ | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Responsible AIダッシュボードコンポーネントを使った機械学習モデルデバッグ | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [このコースの追加リソースはMicrosoft Learnコレクションで全て見つかります](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## オフラインアクセス [Docsify](https://docsify.js.org/#/) を使用してこのドキュメントをオフラインで実行できます。このリポジトリをフォークし、ローカルマシンに[Docsifyをインストール](https://docsify.js.org/#/quickstart)した後、このリポジトリのルートフォルダーで `docsify serve` と入力してください。ウェブサイトはローカルホストのポート3000で提供されます: `localhost:3000`。 ## PDF カリキュラムのPDF（リンク付き）は[こちら](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf)でご覧いただけます。 ## 🎒 その他のコース 私たちのチームはその他のコースも制作しています！ぜひチェックしてください： ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) [![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### 生成AIシリーズ [![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### コア学習 [![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### コパイロットシリーズ [![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## ヘルプを得る方法 AIアプリの構築で困ったり質問があれば、MCPに関する議論に参加して、他の学習者や経験豊富な開発者と交流しましょう。質問が歓迎され、知識が自由に共有される支援的なコミュニティです。 [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) 製品のフィードバックや構築中のエラーがあれば、以下をご覧ください。 [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) ## 追加の学習のヒント - 各レッスン後にノートブックを復習して理解を深めましょう。 - 自分でアルゴリズムを実装する練習をしましょう。 - 学んだ概念を使って実際のデータセットを探索しましょう。 --- **免責事項**： 本書類はAI翻訳サービス「[Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)」を使用して翻訳されています。正確性の向上に努めていますが、自動翻訳には誤りや不正確な箇所が含まれる場合があります。原文の言語による文書が正式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の翻訳者による翻訳を推奨します。本翻訳の利用によって生じたいかなる誤解や解釈の相違についても、当方は一切の責任を負いかねます。