machine_learning_examples

このリポジトリは、deeplearningcourses.comの著者によって管理されている、機械学習と深層学習のコード例とチュートリアルの包括的なコレクションです。これは、基礎的な統計から高度なAIトピックまでを網羅する幅広いオンラインコースのための付随コードベースとして機能します。 リポジトリはコースごとに整理されており、各コースは独自のフォルダを占めています。ユーザーは、各コース内の「コードの入手先」レクチャー（通常はレクチャー2または3）を視聴して、対応するフォルダを特定するよう指示されています。著者は、頻繁なコース更新に追従するために、リポジトリをフォークするのではなくクローンすることを推奨しています。 関連コースでカバーされるトピックには以下が含まれます： - **基礎数学**：データサイエンスと機械学習のための線形代数、確率、微積分、行列微分。 - **古典的機械学習**：線形回帰、ロジスティック回帰、ナイーブベイズ、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、AdaBoost、クラスター分析、隠れマルコフモデルによる教師なし学習。 - **深層学習**：ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、GAN、変分オートエンコーダー、高度なコンピュータビジョン。 - **自然言語処理**：深層学習を用いたNLP、トランスフォーマー、高度なNLP技術。 - **強化学習**：PyTorchとPythonでの深層強化学習。 - **生成AI**：PythonでのChatGPTとOpenAI LLM、コンピュータビジョンのための生成AI、ディープフェイク/音声クローニング。 - **ベイズ法**：ベイズ線形回帰、ベイズ分類、A/Bテストを用いたベイズ機械学習。 - **金融AI**：Pythonでの金融工学とAI（ChatGPTペアトレーディングボットを含む）。 - **時系列**：時系列分析、予測、機械学習。 - **レコメンダーシステム**：Pythonでのレコメンダーシステムと深層学習。 - **前提条件**：PythonでのNumPyスタック、線形回帰、ロジスティック回帰（深層学習の前提条件として）。 TensorFlow 2.0コース以降、新しいコード例はGoogle Colabノートブックに移され、各コース内にリンクが提供されています。リポジトリはまた、統計的推論、線形回帰のための線形計画法、STEM専門家のためのMATLABなどの専門トピックをカバーするVIPおよび限定コースへのリンクも提供しています。 このリポジトリは、構造化されたオンライン学習を補完する実践的なコード例を求める学生や実務者を対象としています。これはスタンドアロンのライブラリやフレームワークではなく、deeplearningcourses.comとlazyprogrammer.meで利用可能なビデオ講義やコース教材と組み合わせて使用する教育リソースです。