Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
後続講座ケラスを活用したディープラーニングプログラミングオープン！ （既存受講生の30％割引- 相談窓口にお問い合わせ）
Machine Learningを利用したData Science（RSSI通信誤差補正プロジェクト、コイン価格予測プロジェクト）
データ科学を行うさまざまな方法があります。その中で、Pythonが基本的に提供する機械学習ライブラリscikit-learn（SKlearn）の使い方を学ぶ予定です。そして、NumpyとPandas、metaplotlib、Seabornデータサイエンスを行うのに必要な各種ライブラリとその使い方を学びます。 BluetoothまたはWiFiのビーコン測定値誤差補正のためのプロジェクトと、マーケットでコインの登落に対予測のための実戦プロジェクトに沿って学びながら、現業でデータ科学がどのように適用され、各アルゴリズムや学習モデルなどをどのように選択するかを学ぶことができる中級および活用過程講座です学習目標
- データ科学の一般を理解します。
- 機械学習では、簡単なデータ科学の課題に沿って進めることができます。
学ぶもの
役に立つ方
- データ科学の基本的な理解が必要な方
- 機械学習を初めて入門する方
- 機械学習のアルゴリズムをどの分野に適用するか知りたい人
- 本の基本例外に加え、現業で使われる例を通して一つ一つステップを踏んで学びたい方
実践プロジェクト
注意事項
- 先行数：Pythonの基本文法
- 開発ツール: Anaconda 3.5 (with Spyder)
知識共有者の紹介
イム・ハクス- Perl、Java、C#、Python、GO、C/C++としてBackEnd Middleware Programmer。 - Hadoop、MongoDB、Redis、ElasticSearchなどのNoSQL、BigData関連のツールエンジニア。 - MariaDB、Oracle、MSSQLなどのDBMS管理者。 - ERC20ベースのトークン開発者 - Machine Learning開発者。 （Python、Go利用Socail Crawling、A / B Testing、MLベースのデータ分析ツール）
カリキュラム
全体
26件 ∙ (8時間 15分)
5. タプル
17:00
6. リスト
17:00
7. ディクショナリー
17:00
8. ナンパイ
29:00
9. パンダ
15:00
10. dataframe
15:00
11. eda
25:00
12. Lmplot, BarPlot
25:00
13. kde, ScatterPlot
09:00
15. 可視化の残り
21:00
講座掲載日:
最終更新日:
受講レビュー
全体
4件
2.5
4件の受講レビュー
yeskr受講レビュー 6
∙
平均評価 4.2
- khyoo815
受講レビュー 7
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平均評価 4.7
- erichgjung2843
受講レビュー 1
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平均評価 3.0
- gsbyun0185
受講レビュー 1
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平均評価 1.0