
정보처리기사 실기 (2020 개정) 제대로 배우기 Part.2
유용한IT학습
정보처리기사 실기 과목 자격증 대비 강의로, 정보시스템 등의 개발 요구사항을 이해하기 위한 기초 지식을 익힐 수 있습니다. (두 번째 파트)
초급
정보처리기사
機械学習に初めて接する人々を対象に基礎的な機械学習理論を簡単に取り上げた機械学習基礎講義です。
機械学習の基礎概念と関連用語
機械学習で主に使用されるさまざまなアルゴリズム
カッグルデータセットに基づく機械学習の実装
(この講義は講師の回答は提供されません。ご参考ください。 )
アルファゴ、人工ニューラルネットワークの翻訳...機械学習、ディープラーニングへの関心がますます増えています。
本講義では機械学習に関心があるが、機械学習に初めて触れる学習者を対象に
機械学習の基本原理と関連理論を簡単に見て、
カッグル(Kaggle)データセットを使用して、簡単な機械学習技術を実践してみてください。
Q. 初心者、入門者も聞けますか?
A. はい、可能です。ただし、機械学習の概念を学びたい方に焦点を当て、基礎的な概念を概括的に取り扱っているので、初級学習者以上には適していません。カリキュラムと「プレビュー講義」をぜひご確認ください。
Q. 講義の教案は含まれていますか?
A. 講義の概要 最後の授業に該当する「機械学習実習コード資料(ダウンロード)」に入ると
機械学習実習のためのコード資料が添付されています。
右上の緑の「資料」ボタンをクリックすると、資料圧縮ファイルをダウンロードできます。
学習対象は
誰でしょう?
機械学習に初めて接する人
機械学習基本教養を積みたい人
前提知識、
必要でしょうか?
アルゴリズムと数学の基本的な理解
全体
19件 ∙ (4時間 18分)
講座資料(こうぎしりょう):
1. 機械学習の概念と定義
17:59
2. 機械学習の用語とライブラリの整理
18:08
3. 線形回帰モデル
18:15
4. 多重線形回帰
08:11
6. ロジスティック回帰モデル
13:17
7. ロジスティック回帰モデルの実装
14:15
8. 意思決定ツリー
08:19
9. 意思決定ツリーの実装
13:49
10. ランダムフォレスト
07:01
11. ランダムフォレストの実装
15:47
12. knn
08:56
13. knnの実装
11:04
15. データ前処理
10:31
16. 最終実習 - タイタニック1
15:37
17. 最終実習 - タイタニック2
17:05
18. 最終実習 - タイタニック3
26:33
全体
72件
4.1
72件の受講レビュー
受講レビュー 6
∙
平均評価 4.7
受講レビュー 6
∙
平均評価 4.7
受講レビュー 1
∙
平均評価 4.0
受講レビュー 27
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 4
∙
平均評価 4.8
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