[Rとする]機械学習のための統計学の基礎

理論と実践は異なります。機械学習の基本概念を把握し、必ず知っておくべきいくつかのモデルの中核概念と理論を紹介します。そして、さまざまなデータを扱いながら、実践に役立つさまざまな技術とノウハウを共有します。

データサイエンス、人工知能を初めて勉強する非専攻者または高校生のための講義です。人工知能と機械学習の概念を理解し、関連する職業を持つためにどのような努力をすべきかをお知らせします。

コアルモットのためのRプログラミング基礎講義です。ちょうど2回だけ私と一緒にコードをフォローしてください。自然にコザルアルで生まれ変わります！

Rの基礎文法とよく使う関数、そして有用に使われる中～高級テクニックを盛り込んだPDF教材です。

基本的な自然言語処理技術と、さまざまなテキストタスクにディープラーニングを活用する方法について説明します。

証券市場に社長である全種目を収集し管理する方法を学びます。 自動化により毎日毎日株価を新たに収集し、業種別種目トレンドも把握できるダッシュボードまでシャイニーを通じて製作してみます。

GAN(Generative Adversarial Networks)について、わかりやすく正確に学びます。

MLP、CNN、RNNなど、ディープラーニングの基本的な骨組みを簡単に素早く学びます。

Q-learningからDeep Q-learningについて学び、強化学習をRで具現してみる時間があります。 Deep Q-network を超えて Self-imitation learning と Random Netowrk Distillation までの全体的な強化学習内容を扱います。

Rを介してランダムなデータサイエンスを試す講義です。データを読み込むことからモデル構築やモデルパフォーマンス戦略まで一行一行を見ながら学びます。

Rプログラミングのためによく使用される関数とコードを効率的に記述する方法と中級技術について説明します。

Rでネットワークを描く方法について学びます。ネットワークを描くこと自体より、ネットワークに入るデータの形を構築することと、ネットワークをきれいに描く方法に焦点を当てます。

プログラミングの基本的な知識も学び、クロールも学び、テキストマイニングの講義も聞きましたが、実際にプロジェクトしたら幕を閉じましたか？私と一緒にプロジェクトを最初から最後まで進めてみる講義です。

テキストマイニング本番プロジェクト。データ収集から感性分析データの可視化まで一度にずっとやってみる講義です！

Rプログラミングについて全く知らない方を対象とするRプログラミングの基礎を固める授業です。

DS/AIに初めて触れ、勉強しようとする人々を助けるために制作された講座です。 DS/AIの概念、そしてどのような分野があるかについてお伝えし、勉強するには何からどのように勉強すべきかをお伝えします。

Rを通じてテキストのtop keyword / wordcloud / 感性分析 / Topic modelingまでのようにじっくり試してみる講義です。

自在にクロールできるように作ります。 ほとんどのレッスンはライブコーディングで行われます。

基本的なRプログラミングのスキルを築き、基本的なクロール技術を習得します コードを直接書いて、一行一行説明します。

一般的な統計講義で取り上げる内容をストーリーテリング方式で次々と続いて話します。 無料プログラムであるRをExcelほど簡単に、SPSSより簡単にできます。

データアナリストのために準備した "実務例に基づくデータ分析"講義です。

学校で学ぶ統計、理解するのは難しいですか？いくら説明を聞いても混乱していた統計、理解させていただきます。エクセルを通して一つ一つ手で実装すれば理解できなかった統計概念が理解になるでしょう！面白くなかった統計が面白くなる不思議な経験！プレゼントいたします。 :)

ディープラーニングを本格的に活用するための機械学習の概念、人工知能の学習原理、モデル実装のための数学的原理を知る！

必須資格ですが、独学するには決して簡単ではないビッグデータ分析技士を 習得しやすいデータ分析ツールRを活用して短期間で完全攻略しましょう!!

MATLABの基礎を築き、プログラミングの基本概念を応用し理解しましょう！

シリコンバレーのソフトウェアエンジニアからビッグデータの処理方法を学び、Apache Sparkでビッグデータコードを開発する方法をPythonを使って学びます。現在14年間ソフトウェア開発者として、Webアプリケーション、ビッグデータ、SRE & DevOpsまでPythonで処理しています。Pythonを使って、ビッグデータ職種で必ず知っておくべきApache Sparkについて、簡単に深く学べる機会を絶対に逃さないでください!

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