1.1 機械学習とは何か 1.2 なぜ機械学習を使うのか 1.3 応用の例 1.4 機械学習システムのタイプ 1.4.1 教師あり/教師なし学習 1.4.2 バッチ学習とオンライン学習 1.4.3 インスタンスベース学習とモデルベース学習 1.5 機械学習が抱える難問 1.5.1 訓練データ例の品質の低さ 1.5.2 現実を代表しているとは言えない訓練データ 1.5.3 品質の低いデータ 1.5.4 無関係な特徴量 1.5.5 訓練データへの過学習 1.5.6 訓練データへの過小適合 1.5.7 一歩下がって復習しよう 1.6 テストと検証 1.6.1 ハイパーパラメータの調整とモデルの選択 1.6.2 データのミスマッチ 1.7 演習問題