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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いるため、ダウンロードサイズが大幅に増加します。翻訳なしでクローンしたい場合は、スパースチェックアウトを使用してください： > ```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' > ``` > これにより、コースを完了するために必要なすべてをはるかに高速にダウンロードできます。 #### 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) Discordで学習シリーズを実施中です。詳細と参加は[Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)で2025年9月18日〜30日まで。GitHub Copilotを使ったデータサイエンスのコツが学べます。 ![Learn with AI series](../../translated_images/ja/3.9b58fd8d6c373c20.webp) # はじめてのための機械学習 - カリキュラム > 🌍 世界の文化を巡りながら機械学習を学ぼう 🌍 MicrosoftのCloud Advocatesは、12週間、26レッスンにわたる**機械学習**に関するカリキュラムを提供します。このカリキュラムでは主にScikit-learnを使い、「クラシック機械学習」と呼ばれることもある手法を学びます。ディープラーニングは[AI for Beginnersカリキュラム](https://aka.ms/ai4beginners)でカバーしています。さらに、[Data Science for Beginnersカリキュラム](https://aka.ms/ds4beginners)と組み合わせて学べます。 世界各地のデータにこのクラシックな手法を適用しながら旅をしましょう。それぞれのレッスンは事前・事後のクイズ、レッスンの指示、ソリューション、課題などを含みます。プロジェクトベースの教育法により、学びながら作ることで新しいスキルが定着します。 **✍️ 著者の皆様に心から感謝** ジェン・ルーパー、スティーブン・ハウェル、フランチェスカ・ラゼリ、井村知美、キャシー・ブレビウ、ドミトリー・ソシニコフ、クリス・ノーリング、アニルバン・ムカジー、オルネラ・アルトゥニャン、ルース・ヤクブ、エイミー・ボイド **🎨 イラストレーターの皆様にも感謝** 井村知美、ダサニ・マディパリ、ジェン・ルーパー **🙏 特別な感謝 🙏 Microsoft Student Ambassador の著者、レビュアー、コンテンツ提供者の皆様へ** 特にリシット・ダグリ、ムハンマド・サキブ・カーン・イナン、ロハン・ラージ、アレクサンドル・ペトレスク、アビシェク・ジャイスワル、ナウリン・タバスム、イオアン・サムイラ、スニグダ・アガルワル **🤩 Microsoft Student Ambassadorsのエリック・ワンジャウ、ジャスリーン・ソンディ、ヴィドゥシ・グプタにも特別感謝、Rレッスンを担当！** # 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**: このページ右上の「Fork」ボタンをクリックします。 2. **リポジトリをクローン**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [このコースに関する全追加リソースはMicrosoft Learn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) > 🔧 **困ったときは？** インストールやセットアップ、レッスン実行に関するよくある問題は[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うには、リポジトリを自分のGitHubアカウントにフォークし、グループまたは個人で課題を進めてください： - 事前のクイズから始めましょう。 - レッスンを読んで活動を完了します。知識点ごとに立ち止まり、考えましょう。 - ソリューションコードをそのまま動かすのではなく、理解しながらプロジェクトを作成に挑戦してください。ソリューションは各プロジェクトレッスンの`/solution`フォルダにあります。 - 事後のクイズを受けましょう。 - チャレンジに取り組みましょう。 - 課題を完了しましょう。 - レッスングループが完了したら、[ディスカッションボード](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)で「アウトラウドラーニング（学びの声）」をPATルーブリックで投稿してください。‘PAT’は進捗評価ツールのことで、さらに学習を深めます。他のPATにもリアクションして、共に学びましょう。 > さらなる学習には、[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をおすすめします。 **教員の皆様**には、このカリキュラムの活用案を[こちら](for-teachers.md)にまとめています。 --- ## ビデオウォークスルー 一部のレッスンは短い動画で視聴可能です。レッスン内の埋め込みや、下の画像リンク先の[Microsoft Developer YouTubeチャンネルのML for Beginnersプレイリスト](https://aka.ms/ml-beginners-videos)でご覧いただけます。 [![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提供** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 上の画像をクリックすると、プロジェクトと開発者についてのビデオが見られます！ --- ## 教育方針 このカリキュラム作成にあたり、二つの教育上の柱を選びました：ハンズオンの**プロジェクトベース**であること、そして**頻繁なクイズ**を組み込むことです。さらに一貫性を持たせるために共通の**テーマ**を設定しました。 コンテンツがプロジェクトに沿うことで、学習者の関与が高まり、概念の保持が促進されます。また、授業前の軽いクイズが学習意欲を高め、授業後のクイズで記憶の定着を図ります。このカリキュラムは柔軟で楽しく、全体または一部だけでも学べます。プロジェクトは最初は簡単で、12週間の終盤にはより複雑になります。さらに、実社会における機械学習の応用についての後書きも含まれ、追加の学習や議論の材料として活用可能です。 > [行動規範](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢献ガイド](CONTRIBUTING.md)、[翻訳ガイド](TRANSLATIONS.md)、[トラブルシューティング](TROUBLESHOOTING.md)をご覧ください。建設的なフィードバックを歓迎します！ ## 各レッスンには以下を含みます - 任意のスケッチノート - 任意の補足ビデオ - ビデオウォークスルー（一部のレッスンのみ） - [事前講義用ウォームアップクイズ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - 書かれたレッスン内容 - プロジェクトベースのレッスンでは、プロジェクトを構築するステップバイステップのガイド - 知識確認 - チャレンジ - 補足読書 - 課題 - [事後講義用クイズ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) > **言語についての注意**：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でも提供しています。Rレッスンを行うには、`/solution`フォルダでRのレッスンを探してください。これには`.rmd`拡張子があり、これは**R Markdown**ファイルで、`コードチャンク`（Rや他の言語）と`YAMLヘッダー`（PDFなどの出力形式設定を指示）を組み合わせているMarkdown形式の文書です。そのため、コード、その出力、考えをMarkdownで一体的に書けるデータサイエンス向けの優れた執筆フレームワークです。R Markdown文書はPDFやHTML、Wordなどの形式にレンダリング可能です。 > **クイズについての注記**: すべてのクイズは[Quiz Appフォルダー](../../quiz-app)に収められており、合計52個のクイズがあり、それぞれ3つの質問からなっています。レッスン内からリンクされていますが、クイズアプリはローカルで実行可能です。`quiz-app`フォルダー内の指示に従い、ローカルホストまたはAzureにデプロイしてください。 | レッスン番号 | トピック | レッスングループ | 学習目標 | リンクされたレッスン | 著者 | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | 機械学習の紹介 | [イントロダクション](1-Introduction/README.md) | 機械学習の基本的な概念を学ぶ | [レッスン](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | 機械学習の歴史 | [イントロダクション](1-Introduction/README.md) | この分野の基礎となる歴史を学ぶ | [レッスン](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy | | 03 | 公平性と機械学習 | [イントロダクション](1-Introduction/README.md) | MLモデルを構築・適用する際に学生が考慮すべき重要な公平性に関する哲学的課題とは何か？ | [レッスン](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | | 04 | 機械学習の技法 | [イントロダクション](1-Introduction/README.md) | ML研究者がMLモデルを構築するために使用する技法とは？ | [レッスン](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen | | 05 | 回帰の紹介 | [回帰](2-Regression/README.md) | PythonとScikit-learnを使った回帰モデルの入門 | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | | 06 | 北米のパンプキン価格 🎃 | [回帰](2-Regression/README.md) | MLに向けてデータを可視化・クリーニングする | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | 北米のパンプキン価格 🎃 | [回帰](2-Regression/README.md) | 線形回帰モデルと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 | 北米のパンプキン価格 🎃 | [回帰](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ためのウェブアプリの構築 | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | | 10 | 分類の紹介 | [分類](4-Classification/README.md) | データをクリーニングし準備、可視化する；分類入門 | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 11 | 美味しいアジアとインドの料理 🍜 | [分類](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 | 美味しいアジアとインドの料理 🍜 | [分類](4-Classification/README.md) | さらなる分類器 | [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 | 美味しいアジアとインドの料理 🍜 | [分類](4-Classification/README.md) | モデルを用いて推薦ウェブアプリを構築 | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | | 14 | クラスタリングの紹介 | [クラスタリング](5-Clustering/README.md) | データのクリーニング、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の趣味を探る 🎧 | [クラスタリング](5-Clustering/README.md) | K-平均クラスタリング手法を探求 | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | | 16 | 自然言語処理の紹介 ☕️ | [自然言語処理](6-NLP/README.md) | シンプルなボットを作ることでNLPの基礎を学ぶ | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | | 17 | よくあるNLPタスク ☕️ | [自然言語処理](6-NLP/README.md) | 言語構造を扱う際に必要な一般的なタスクを理解してNLPの知識を深める | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | 翻訳と感情分析 ♥️ | [自然言語処理](6-NLP/README.md) | ジェーン・オースティンのテキスト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 ♥️ | [自然言語処理](6-NLP/README.md) | ホテルレビューを用いた感情分析 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 ♥️ | [自然言語処理](6-NLP/README.md) | ホテルレビューを用いた感情分析 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | 時系列予測の紹介 | [時系列](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による時系列予測 | [時系列](7-TimeSeries/README.md) | ARIMAを用いた時系列予測 | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | | 23 | ⚡️ 世界の電力使用量 ⚡️ - SVRによる時系列予測 | [時系列](7-TimeSeries/README.md) | サポートベクター回帰を用いた時系列予測 | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | 強化学習の紹介 | [強化学習](8-Reinforcement/README.md) | Q-ラーニングによる強化学習の紹介 | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | ピーターにオオカミを避ける手助け！ 🐺 | [強化学習](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 | [実世界のML](9-Real-World/README.md) | 古典的MLの興味深く示唆に富んだ実世界での応用例 | [レッスン](9-Real-World/1-Applications/README.md) | チーム | | 追記 | RAIダッシュボードを用いたMLモデルのデバッグ | [実世界のML](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のデバッグ | [レッスン](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [このコースのすべての追加リソースはこちらのMicrosoft Learnコレクションでご覧いただけます](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/#/)を使ってオフラインでこのドキュメントを実行できます。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)してから、このリポジトリのルートフォルダで`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（`localhost:3000`）で提供されます。 ## PDF リンク付きのカリキュラムPDF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 私たちのチームは他にもコースを制作しています。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) --- ### 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) --- ### Generative AI Series [![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) --- ### コアラーニング [![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 AIアプリケーションの構築で行き詰まったり質問がある場合は、学習者や経験豊富な開発者と一緒にMCPのディスカッションに参加しましょう。質問が歓迎され知識が自由に共有されるサポートコミュニティです。 [![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、構築中にエラーが発生した場合は、以下を訪問してください： [![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) --- **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ました。正確性を期しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があることをご承知おきください。原文はその言語における正式な文書とみなされます。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨いたします。本翻訳の利用により生じた誤解や誤訳について、当方は一切の責任を負いかねます。