
うちの母でもできる機械学習(基礎理論)
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¥1,750
入門 / Machine Learning(ML), Scikit-Learn
4.9
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AIを学ぶ第一歩:人工知能入門者のための最適なカリキュラムを作成しました!その中で第一段階は、人工知能と仲良くなるための基礎理論段階!多様な例で機械学習の基礎概念を習得し、理論復習のための小テストまで!
入門
Machine Learning(ML), Scikit-Learn
AIを学ぶ第一歩:人工知能入門者のための最適なカリキュラムを作成!そのうち二つ目、学んだ理論とコードをマッチングさせよう!いよいよ実践だ!学んだ理論をコードで紐解き、自分の知識に対する基盤と自信を固める段階

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マーケティングパートナーズ
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⭐ モデルパラメータ VS ハイパーパラメータ
⭐モデル別ハイパーパラメータの動作方式の理解
⭐ データを扱う基本常識
⭐ 分類、回帰、クラスタリング、レコメンデーションシステム実習
⭐ ハイパーパラメータチューニング技法
さまざまなコードアプリケーションのための足場、まさに理論です。
非専攻者の身分でわずか5ヶ月ぶりに公募展最優秀賞及び優秀賞、競進大会優勝及びプロジェクト対象及び優秀賞を受けました。
原理を知ってこそ、さまざまな状況、データに応用できます。
人工知能を初めて学びながら注ぐ様々な用語や機関でカリキュラムを追いながら学びながらも異質感が聞こえた学習シーケンスをすべて考案し、初めて学習する人もできるだけ不便なく追いつくことができるように、本当にたくさん悩んで順序を修正して配置しました。
無作為の数学的統計的概念を説明するのではなく、モデルや指標で関連する言及が出たとき、なぜ使用するのか、その式や概念の必要性について言及するので、はるかに理解も早く、納得しやすく、学習をよりスムーズにすることができます。
理解のために必要な最小限に数学、統計学的概念のみを使用し、そのさえもすべての例に基づいて簡単に理解できるように構成しました。
理論講義で学んだ内容をそのまま実習に適用させ、自分の知識を確認し、その内容をコードで適用し、人工知能分野の入門に対する恐怖と心配を完全に壊してしまいます。
機械学習について知らない方は体系的に負担感なく幅広く学んでいき、機械学習についてご存知の方は概念をもう一度正確に確立することができるようになります。
機械学習の中で直感的に理解できるほぼすべての部分を網羅している基礎過程であり、SVMやROC-AUC、次元縮小自然言語処理(NLP)のような概念は機械学習の深化理論で取り上げられます。
すべての講義学習は今後ディープラーニング講義にフォーカスが合わせられていますので、機械学習からしっかりと基礎を固める方におすすめです。
練習問題ファイルを受け取り、まず見てください。
講義を見て問題の空白を埋めて理解します。
この講義は5つのカリキュラムのうち2番目のカリキュラムです。残りのカリキュラムは順次公開されます。
🎯この講義は、コード実習のための理論講義とコード実習で構成されています。
🎯PPTとコード実践資料の提供
データ前処理Skewデータログ適用原理
Decision Treeの可視化と学習戦略
Decision Tree ハイパーパラメータの説明
Light GBM ハイパーパラメータの説明
LinearRegression(傾斜下降法 vs OLS)
AdaBoostハイパーパラメータの説明
学習対象は
誰でしょう?
⭐ うちの母でもできる機械学習(基礎理論)受講生
⭐ ハイパーパラメータの理解が必要な人
⭐ 機械学習に関する実習をしたい人
前提知識、
必要でしょうか?
Pythonの基礎
NumPy、pandasの基礎
209
受講生
18
受講レビュー
5
回答
4.9
講座評価
3
講座
非専門家だからこそ、非専門家のことをよく理解しています。
非専門家の視点からお力添えできるよう、最善を尽くします。
人工知能士官学校 第5期、6期 修了
時系列農産物価格予測プロジェクト 大賞
Kaggleコンペティション1位 (200 中)
物体検出、RAGベースの模擬面接プロジェクト優秀賞
韓国人工知能協会主催 AI活用社会問題解決コンテスト 最優秀賞
湖南ICTイノベーション デジタル新技術公募展 優秀賞
全体
16件 ∙ (6時間 47分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
2件
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¥3,676

