機械学習（Machine Learning）は、コンピュータがデータから自動的に「パターン」を学習し、
予測や分類を行う技術です。ChatGPT・画像認識・レコメンドシステムなど、
現代のAI技術の多くは機械学習が基盤になっています。

🤖 機械学習が使われているところ
💬
ChatGPT・翻訳
大規模言語モデルで自然な文章を生成
📸
顔認識・画像認識
スマホの顔認証・自動車の物体検出
🛒
レコメンド
Amazonの「あなたへのおすすめ」
📈
株価予測・不正検知
金融での時系列データ分析
⚠️ 前提知識

このコースを始める前に以下の知識が必要です：

  • Pythonの基礎（変数・リスト・関数・ループ）
  • 基本的な数学（平均・分散・グラフの読み方）

コードクエストのPythonコース完了後に取り組むことをおすすめします。

📚 このコースの構成（全15クエスト）
1
機械学習の基礎概念 ― 訓練データ・テストデータ・過学習・評価指標（クエスト1〜5）
2
機械学習アルゴリズム ― 線形回帰・ロジスティック回帰・k近傍法・決定木（クエスト6〜10）
3
実践・応用 ― 特徴量エンジニアリング・モデル評価・scikit-learnの活用（クエスト11〜15）
⏱️ 目安学習期間

全15クエスト。1日1〜2クエストで 約3〜4週間。
数学的な概念（確率・行列など）を使いますが、コースでは直感的に理解できるよう丁寧に説明しています。