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現在、DiscordでAI学習シリーズを開催中です。詳細を確認し、2025年9月18日から30日までのLearn with AI Series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学びましょう 🌍

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。深層学習については、AI for Beginnersのカリキュラムで扱っています。また、このレッスンを'Data Science for Beginners'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応用しながら、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、新しいスキルを身につけることができます。

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

🎨 イラストレーターの皆さんにも感謝 Tomomi Imura, Dasani Madipalli, Jen Looper

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

🤩 Rレッスンに貢献してくれたMicrosoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, Vidushi Guptaに特別な感謝を！

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: このページ右上の「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を確認して、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見つけてください。

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反省し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てください。
• 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「声に出して学びましょう」。PATは進捗評価ツールであり、学習をさらに進めるために記入するルーブリックです。他のPATに反応することで、一緒に学ぶことができます。

さらに学習するには、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、以下の画像をクリックしてMicrosoft Developer YouTubeチャンネルのML for Beginnersプレイリストで確認してください。

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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、概念の保持が向上します。また、授業前の低リスクのクイズは、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保持を確実にします。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ますます複雑になります。このカリキュラムには、ML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、プロジェクトを構築するための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。それらは.rmd拡張子を含み、R Markdownファイルを表します。これは、コードチャンク（Rや他の言語のもの）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むことを簡単に定義できます。このようにして、コード、出力、考えをMarkdownに書き込むことで、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できます。quiz-appフォルダーの指示に従って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	Introduction	機械学習の基本概念を学ぶ	Lesson	Muhammad
02	機械学習の歴史	Introduction	この分野の歴史を学ぶ	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	機械学習の手法	Introduction	ML研究者がMLモデルを構築する際に使用する手法とは？	Lesson	Chris and Jen
05	回帰の紹介	Regression	PythonとScikit-learnを使った回帰モデルの入門	Python • R	Jen • Eric Wanjau
06	北米のカボチャ価格 🎃	Regression	データを可視化し、MLの準備のためにクリーンアップ	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	ウェブアプリ 🔌	Web App	訓練済みモデルを使用するウェブアプリを構築	Python	Jen
10	分類の紹介	Classification	データをクリーンアップし、準備し、可視化する；分類の紹介	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	モデルを使用してレコメンダーウェブアプリを構築	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し、準備し、可視化する；クラスタリングの紹介	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る	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の基本を学ぶ	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してNLPの知識を深める	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1を使った感情分析	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2を使った感情分析	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を使った時系列予測	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を使った時系列予測	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れ！ 🐺	Reinforcement learning	強化学習ジム	Python	Dmitry
Postscript	実世界のMLシナリオとアプリケーション	ML in the Wild	古典的なMLの興味深く、明らかな実世界のアプリケーション	Lesson	Team
Postscript	RAIダッシュボードを使用した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

このドキュメントをオフラインで実行するには、Docsifyを使用します。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と入力します。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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生成AIシリーズ

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基本学習

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Copilotシリーズ

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