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データの世界に第一歩を踏み出したいですか？ AIの中核技術である機械学習とディープラーニングをPythonと一緒に学びましょう。この講義は、機械学習とディープラーニングの基礎から実際のアプリケーションまで、段階的に親切に案内します。伝統的な機械学習とディープラーニングは、多くの点で同じ原理と技術スキームに基づいています。したがって、本講義では、2つを別々の科目に分けることなく、1つの連結過程で構成し、入門者が機械学習全般にわたる理解度を高めることができるようにしました。

trimurti

Pythonを活用した機械学習ディープラーニング入門

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YoungJea Oh

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Machine Learning(ML)

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판다스

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実習準備および機械学習の概要

機械学習に必要な基礎知識習得

伝統的機械学習 - 教師あり学習モデル part 1

データセット分割およびモデル性能評価指標

伝統的機械学習 - 教師あり学習モデル part 2

伝統的な機械学習 - 教師なし学習モデル

ニューラルネットワーク (Neural Network) と ディープラーニング(Deep Learning)

CNN (Convolutional Neural Network) - 畳み込みニューラルネットワーク

RNN (Recurrent Neural Network) - 循環ニューラルネットワーク

教師なし学習 - オートエンコーダー

GAN(Generative Aniversarial Network) - 敵対的生成ネットワーク

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