
うちの母でもできる機械学習(基礎理論)
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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!
Beginner
Machine Learning(ML), Scikit-Learn
AIを学ぶ第一歩 : 人工知能入門者にとって最適なカリキュラムを作った!ディープラーニングを簡単かつ迅速に攻略するため深化内容で短い時間に機械学習とディープラーニングを繋げる段階!
受講生 39名
難易度 初級
受講期間 無制限
⭐ 分類 / 回帰 タスク の 確率ベースの考え方
⭐ Support Vector Machine(SVM) 動作原理
⭐ ロジスティック回帰の動作原理についてと、その重要性
⭐ 情報量、エントロピー、クロスエントロピー、KL Divergence の概念
⭐ Softmax 概念と Logistic Regressionとの関係
⭐ Linear regressionを確率的観点から再定義
⭐ 最尤推定(MLE)の概念と必要性
⭐ 最尤推定(MLE)による分類 / 回帰 損失関数導出過程
⭐ ロジスティック回帰を用いたROC-AUC曲線評価方法の理解
⭐ PCA & LDA 線形代数知識なしでの簡単な理解と仕組み
学習対象は
誰でしょう?
😎 様々な機械学習モデルを学びたい人?
😎 機械学習は知ってるけど、ディープラーニングとは別物だと考えてる人?
😎 機械学習を確率的思考法で理解したい人?
😎 機械学習を深く知りたいけど数学に抵抗がある人?
🎶 うちの母でもできる機械学習 (基礎理論) 受講生
🎶 うちの母もできるマシンラーニング (基礎実習) 受講生
前提知識、
必要でしょうか?
📌 機械学習 基礎
208
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 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・デジタル新技術コンテスト 優秀賞
全体
16件 ∙ (3時間 10分)
講座資料(こうぎしりょう):
2. 基礎講座レビュー及び講座紹介
16:44
3. SVM(ハードマージン)
09:29
4. SVM(Hinge Loss)
11:02
5. SVM(ソフトマージン)
05:26
6. SVM(Kernel Trick)
13:52
全体
1件
¥1,746
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