ディープラーニングに代表される機械学習が、数式が苦手な人でも“ざっくり分かる”、プログラミングおよびソフトウエア開発の専門誌である「日経ソフトウエア」による連載講座。第1回は基礎知識として、AI（人工知能）発展の歴史を振り返る。

ディープラーニングに代表される機械学習が、数式が苦手な人でも“ざっくり分かる”連載講座。第2回は機械学習の5つの代表的な用途を整理して紹介する。回帰、分類……、あなたはいくつ知っているだろうか。

ディープラーニングに代表される機械学習が、数式が苦手な人でも“ざっくり分かる”、プログラミングおよびソフトウエア開発の専門誌である「日経ソフトウエア」による連載講座。第3回は代表的な機械学習アルゴリズムのうち、統計分析の中でも基本的かつ、よく使われる「線形回帰」を解説する。

ディープラーニングに代表される機械学習が、数式が苦手な人でも“ざっくり分かる”、プログラミングおよびソフトウエア開発の専門誌である「日経ソフトウエア」による連載講座。第4回は代表的な機械学習アルゴリズムのうち、「確率は個人の主観によって変わる」という立場で考えられた「ベイズ線形回帰」を解説する。

ディープラーニングに代表される機械学習が、数式が苦手な人でも“ざっくり分かる”短期集中連載講座。第5回は代表的な機械学習アルゴリズムのうち、従属変数が2値変数の分類モデルを確率化する「ロジスティック回帰」を解説する。

ディープラーニングに代表される機械学習が、数式が苦手な人でも“ざっくり分かる”、プログラミングおよびソフトウエア開発の専門誌である「日経ソフトウエア」による連載講座。第6回は代表的な機械学習アルゴリズムのうち、木のような分析結果を出力し、処理結果の解釈が容易な「決定木」を解説する。

ディープラーニングに代表される機械学習が、数式が苦手な人でも“ざっくり分かる”、プログラミングおよびソフトウエア開発の専門誌である「日経ソフトウエア」による連載講座。第7回は代表的な機械学習アルゴリズムのうち、分類に使われるシンプルな手法である「k近傍法」を解説する。

ディープラーニングに代表される機械学習が、数式が苦手な人でも“ざっくり分かる”短期集中連載講座。第8回は代表的な機械学習アルゴリズムのうち、あらかじめラベリングされていないデータの分類に使われる「k平均法」を解説する。

ディープラーニングに代表される機械学習が、数式が苦手な人でも“ざっくり分かる”短期集中連載講座。第9回は代表的な機械学習アルゴリズムのうち、クラスタリングに使われ「混合正規分布モデル」とも呼ばれる「混合ガウスモデル」を解説する。

ディープラーニングに代表される機械学習が、数式が苦手な人でも“ざっくり分かる”連載講座。第10回は代表的な機械学習アルゴリズムのうち、多くの変数をより少ない合成変数に要約する次元削減の手法である「主成分分析」を解説する。

ディープラーニングに代表される機械学習が、数式が苦手な人でも“ざっくり分かる”連載講座。第11回は代表的な機械学習アルゴリズムのうち、ある行列を簡単で扱いやすい3つの行列の積に分解する次元削減手法「特異値分解」を解説する。

ディープラーニングに代表される機械学習が、数式が苦手な人でも“ざっくり分かる”連載講座。最終回となる第12回は通販サイトでよく使われるレコメンド手法である「協調フィルタリング」を解説する。