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現在、AI学習シリーズをDiscordで開催中です。詳細を確認し、2025年9月18日から30日までのAI学習シリーズに参加してください。GitHub Copilotを使ったデータサイエンスのコツやテクニックを学べます。

初心者向け機械学習 - カリキュラム

🌍 世界中を旅しながら、世界の文化を通じて機械学習を探求しましょう 🌍

Microsoftのクラウドアドボケイトが提供する12週間、26レッスンのカリキュラムで、機械学習について学びましょう。このカリキュラムでは、主にScikit-learnライブラリを使用し、クラシック機械学習と呼ばれることもある技術を学びます。ディープラーニングについては、AI初心者向けカリキュラムで取り扱っています。また、このレッスンを'データサイエンス初心者向けカリキュラム'と組み合わせて学ぶこともできます。

世界中のデータを使ってクラシックな技術を適用しながら、私たちと一緒に旅をしましょう。各レッスンには、事前・事後のクイズ、レッスンを完了するための書面による指示、解答、課題などが含まれています。プロジェクトベースの教育法により、学びながら構築することで、新しいスキルを定着させることができます。

✍️ 著者に感謝 Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu, Amy Boyd

🎨 イラストレーターにも感謝 Tomomi Imura, Dasani Madipalli, Jen Looper

🙏 特別な感謝 🙏 Microsoft Student Ambassadorの著者、レビューアー、コンテンツ提供者 Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, Snigdha Agarwal

🤩 Microsoft Student Ambassador Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, Vidushi GuptaによるRレッスンにも特別な感謝！

始め方

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: このページの右上にある「Fork」ボタンをクリックしてください。
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コレクションで見つけることができます

🔧 ヘルプが必要ですか？ トラブルシューティングガイドでインストール、セットアップ、レッスン実行に関する一般的な問題の解決策を確認してください。

学生 の皆さん、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演習を完了してください:

• レクチャー前のクイズから始めましょう。
• レクチャーを読み、各知識チェックで一時停止して考えながら活動を完了してください。
• レッスンを理解しながらプロジェクトを作成することを試みてください。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。
• レクチャー後のクイズを受けましょう。
• チャレンジを完了してください。
• 課題を完了してください。
• レッスングループを完了した後、ディスカッションボードにアクセスし、適切なPATルーブリックを記入して「声を出して学びましょう」。PATは学習を進めるための進捗評価ツールで、ルーブリックを記入することで学習を深めることができます。他のPATに反応することで、共に学ぶことができます。

さらに学びたい場合は、これらのMicrosoft Learnモジュールと学習パスをフォローすることをお勧めします。

教師の皆さん、このカリキュラムの使用方法についていくつかの提案を含めています。

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ビデオウォークスルー

一部のレッスンは短い形式のビデオとして利用可能です。これらはレッスン内でインラインで見つけることができます。または、Microsoft Developer YouTubeチャンネルの初心者向け機械学習プレイリストで画像をクリックして視聴できます。

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チーム紹介

Gif作成者 Mohit Jaisal

🎥 上の画像をクリックして、プロジェクトと作成者についてのビデオをご覧ください！

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教育法

このカリキュラムを構築する際に選んだ教育的な原則は、プロジェクトベースであることと、頻繁なクイズを含むことです。また、このカリキュラムには共通のテーマがあり、統一感を持たせています。

プロジェクトに合わせてコンテンツを整えることで、学生にとってより魅力的なプロセスとなり、概念の定着が促進されます。また、授業前の低リスクなクイズは、学生がトピックを学ぶ意図を設定し、授業後のクイズはさらに定着を確実にします。このカリキュラムは柔軟で楽しいものとして設計されており、全体または部分的に受講することができます。プロジェクトは小さなものから始まり、12週間のサイクルの終わりには徐々に複雑になります。このカリキュラムには、機械学習の実世界での応用に関する後書きも含まれており、追加のクレジットや議論の基礎として使用できます。

行動規範、貢献、翻訳、トラブルシューティングガイドラインをご覧ください。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が含まれます

• オプションのスケッチノート
• オプションの補足ビデオ
• ビデオウォークスルー (一部のレッスンのみ)
• レクチャー前のウォームアップクイズ
• 書面によるレッスン
• プロジェクトベースのレッスンの場合、プロジェクトの構築方法に関するステップバイステップガイド
• 知識チェック
• チャレンジ
• 補足読書
• 課題
• レクチャー後のクイズ

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でも利用可能です。Rレッスンを完了するには、/solutionフォルダーに移動し、Rレッスンを探してください。それらには.rmd拡張子が含まれており、これはR Markdownファイルを表します。R Markdownファイルは、コードチャンク (Rや他の言語のコード) と YAMLヘッダー (PDFなどの出力形式をガイドするもの) を Markdownドキュメントに埋め込んだものとして簡単に定義できます。このため、データサイエンスのための優れた著作フレームワークとして機能し、コード、出力、考えをMarkdownに記述することができます。さらに、R MarkdownドキュメントはPDF、HTML、Wordなどの出力形式にレンダリングすることができます。

クイズについての注意: すべてのクイズはQuiz Appフォルダーに含まれており、合計52のクイズが各3問ずつあります。これらは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って、ローカルでホストするか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	Introduction	機械学習の基本的な概念を学びます	Lesson	Muhammad
02	機械学習の歴史	Introduction	この分野の歴史を学びます	Lesson	Jen and Amy
03	公平性と機械学習	Introduction	学生がMLモデルを構築・適用する際に考慮すべき公平性に関する重要な哲学的問題とは？	Lesson	Tomomi
04	機械学習の技術	Introduction	ML研究者がMLモデルを構築する際に使用する技術とは？	Lesson	Chris and Jen
05	回帰の紹介	Regression	PythonとScikit-learnを使って回帰モデルを始めましょう	Python • R	Jen • Eric Wanjau
06	北米のカボチャ価格 🎃	Regression	MLの準備としてデータを視覚化し、クリーンアップ	Python • R	Jen • Eric Wanjau
07	北米のカボチャ価格 🎃	Regression	線形回帰モデルと多項式回帰モデルを構築	Python • R	Jen and Dmitry • Eric Wanjau
08	北米のカボチャ価格 🎃	Regression	ロジスティック回帰モデルを構築	Python • R	Jen • Eric Wanjau
09	Webアプリ 🔌	Web App	訓練済みモデルを使用するWebアプリを構築	Python	Jen
10	分類の紹介	Classification	データをクリーンアップ、準備、視覚化し、分類の紹介を行います	Python • R	Jen and Cassie • Eric Wanjau
11	美味しいアジアとインド料理 🍜	Classification	分類器の紹介	Python • R	Jen and Cassie • Eric Wanjau
12	美味しいアジアとインド料理 🍜	Classification	さらに多くの分類器	Python • R	Jen and Cassie • Eric Wanjau
13	美味しいアジアとインド料理 🍜	Classification	モデルを使用して推薦Webアプリを構築	Python	Jen
14	クラスタリングの紹介	Clustering	データをクリーンアップ、準備、視覚化し、クラスタリングの紹介を行います	Python • R	Jen • Eric Wanjau
15	ナイジェリアの音楽の好みを探る 🎧	Clustering	K-Meansクラスタリング手法を探ります	Python • R	Jen • Eric Wanjau
16	自然言語処理の紹介 ☕️	Natural language processing	簡単なボットを構築してNLPの基本を学びます	Python	Stephen
17	一般的なNLPタスク ☕️	Natural language processing	言語構造を扱う際に必要な一般的なタスクを理解することでNLPの知識を深めます	Python	Stephen
18	翻訳と感情分析 ♥️	Natural language processing	ジェーン・オースティンを使った翻訳と感情分析	Python	Stephen
19	ヨーロッパのロマンチックなホテル ♥️	Natural language processing	ホテルレビューを使った感情分析1	Python	Stephen
20	ヨーロッパのロマンチックなホテル ♥️	Natural language processing	ホテルレビューを使った感情分析2	Python	Stephen
21	時系列予測の紹介	Time series	時系列予測の紹介	Python	Francesca
22	⚡️ 世界の電力使用 ⚡️ - ARIMAによる時系列予測	Time series	ARIMAによる時系列予測	Python	Francesca
23	⚡️ 世界の電力使用 ⚡️ - SVRによる時系列予測	Time series	サポートベクター回帰による時系列予測	Python	Anirban
24	強化学習の紹介	Reinforcement learning	Q-Learningを使った強化学習の紹介	Python	Dmitry
25	ピーターをオオカミから守ろう！ 🐺	Reinforcement learning	強化学習Gym	Python	Dmitry
Postscript	実世界のMLシナリオと応用	ML in the Wild	古典的なMLの興味深く、示唆に富む実世界の応用	Lesson	Team
Postscript	RAIダッシュボードを使ったMLモデルのデバッグ	ML in the Wild	責任あるAIダッシュボードコンポーネントを使用した機械学習モデルのデバッグ	Lesson	Ruth Yakubu

このコースの追加リソースはMicrosoft Learnコレクションで見つけることができます

オフラインアクセス

Docsify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、Docsifyをインストールしてローカルマシンにセットアップしてください。その後、このリポジトリのルートフォルダでdocsify serveを入力します。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

リンク付きのカリキュラムのPDFはこちらで見つけることができます。

🎒 その他のコース

私たちのチームは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:

Azure / Edge / MCP / Agents

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ジェネレーティブAIシリーズ

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コア学習

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Copilotシリーズ

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