Javaマシンラーニングweka（ウェカ）中級

Name: Javaマシンラーニングweka（ウェカ）中級
Price: 33000 KRW
Rating: 4.8 (6 reviews)

Java機械学習の低変化のための2番目の講座です。

（4.8）受講レビュー 6件

受講生 54名

難易度 中級以上

受講期間 24か月

javaraml

Java

Machine Learning(ML)

Weka

Java

Machine Learning(ML)

Weka

学習した受講者のレビュー

4.8

5.0

김정민

100% 受講後に作成

全体的に良い内容です。 Javaマシンラーニングが不慣れな分野ですが、紹介してくれる講義が皆無であるので、とてもお得でした。ただJavaでほとんどWebだけをしているので少し難しいです。

5.0

강지우

100% 受講後に作成

機械学習のための全体的なプロジェクト進行のための多くの助けになりました。ありがとうございます！

5.0

주혜림

100% 受講後に作成

あまりにも良い講義です。

受講後に得られること

wekaを用いたJava機械学習実務の適用方法
比較分析による最適アルゴリズムの採用
特徴選択のみを活用した意思決定根拠の導出
ハングルアンケートなどの整形テキストマイニング
関連分析後の分類分析による人関関係の立証
画像分析のための人工ニューラルネットワークの適用
wekaとRプログラムの連動

Javaで機械学習を実装したい場合は？
👉 ジャバラ機械学習Weka（ウェカ）中級編で実務でも機械学習を活用してみてください。

1. why (目的)

データによる迅速な意思決定コラボレーションシステムの構築が目的です。
：Java機械学習の設計とプログラミングの両方が可能なwekaを紹介します。

2. what (講義内容)

wekaだけで実装した実際の機械学習の適用例です。
：さまざまな応用例をおなじみの内容で脚色しました。

2.1 Experimenterによる最適アルゴリズムの採用
：有意水準（p-value）統計検定による最適モデルの採用（どこで聞いたことがありますか？）

2.2 特徴選択だけで意思決定根拠提示
：特定の（属性）選択だけで意思決定情報を作成できます。

2.3 ハングルアンケート調査テキストマイニング
：難しいハングル型態とシルムはもうやめる！

2.4 84年の米国下院選挙結果と関連分析及び分類分析
：オバマキャンプは選挙公約を予測したのではなく、選挙資金を集めるホームページを統計分析に選んだだけです。
：本当に大切なのは、どんな公約が当選と直結するのか知っていることでしょうか。

2.5 人工ニューラルネットワーク及びイメージフィルタによるイメージ分析
：長い間ベータ版のdl4jを待って疲れました。
：Wekaが提供する内蔵人工ニューラルネットワークとwekadeeplearning4jを紹介します。

2.6回帰分析による講義完了時点の予想
：講義のリリースをどれだけ延期させるべきかを調べるために使用しました

3. 方法

上記の手順はすべて以下の3つの手順で説明します。

3.1理論説明
：背景知識は簡単に説明します。

3.2 knowledgeFlowの設計
：wekaの最大の利点 - プログラミングを知らなくても機械学習が可能です。

3.3 Javaプログラミング
：wekaのもう一つの利点、wekaは設計、コーディングのためのすべてを提供します。

4. IF（入手）

Javaプラットフォームで構成された従来のITシステムにロードされたデータ分析を適用できます。
：千里道も一歩から、伝統ITでの分析方法を知らなければICBMでも分析がうまくいかないでしょうか？

データで現実世界を理解する方法が得られます。
：これまで目に見えなかった現実をデータとして理解するためです。

5. 初級課程反省点→中級課程補完

Java機械学習の低変化のために初級よりも改善された中級講座です。
：初級課程に対する受講生のフィードバックと自ら反省を通じて初級課程よりも少し改善しました

6.講義環境

Windows OS で weka 3.9.3 を使用します。
（3.9.4 は ANSI タイプファイルを読み込む際のバグがあります。）

7. 講義資料

受講後、セクション1の2番目のクラス（wekaソフトウェアのインストールと講義資料のダウンロード）で
雲の形のアイコンをクリックするとダウンロードできます。

8. アンケート調査

Javaマシンラーニングの高度なコース制作方向の確立のために5項目アンケートを行うので、多くの参加をお願いします。
http://bit.ly/Java Machine Learning_アンケート調査

9. 番外川の持続

受講生の方々の良い質問から得たアイデアや他の媒体の有用な情報を番外講義で継続アップロードします。

私の受講生とコミュニケーション強化、受講生の講義満足度の向上も期待しています。

ハード、要件、または個人的な質問は除外します。

過去の講義を見る

Javaマシンラーニングweka（ウェカ）初級
Javaで実現する機械学習、ウェカ入門編

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

wekaを実務に適用したい方
weka Experimenter, KnowledgeFlow 使い方を習得したい方
関連分析（ショッピングカート）分析に追加の証明が必要な方
Javaでテキストマイニングと画像分析を実務に適用する必要がある方

前提知識、
必要でしょうか？

Javaマシンラーニングweka（ウェカ）初級（無料）講座履修
ADsP（知っている方が良い）
Java（知っている方が良い）

こんにちは
です。

2,113

受講生

受講レビュー

回答

4.9

講座評価

講座

^{情報化の企画・構築・診断業務を遂行し、スモールデータ分析を実務に適用しています。}

^{現在のデータ分析分野は、コーディングが過大包装された参入障壁を作ってしまっていることに気づきました。}

^{これからは泡を取り除き、データ分析の底辺拡大とJava機械学習を準備し、}

^{直接講座を通じて、Javaマシンラーニングを広めていく仲間に出会うことが私の目的です。}

^{さらには、ポスト情報化時代に備え、それを享受する未来の姿を描いています。}

カリキュラム

全体

30件 ∙ (6時間 14分)

講座資料（こうぎしりょう）:

授業資料

セクション 1．weka 中級コース紹介および基本内容

5件 ∙ (1時間 2分)

1. ジャバ機械学習Weka 中級講座の紹介および初級コースの反省点を踏まえて
10:30
2. weka 中級コース用 s/w インストールおよび講義資料ダウンロード
16:33
3. 統計分析/機械学習比較および ROC概念の説明
12:14
4. KnowledgeFlow 使い方
10:52
5. weka 初級コース復習 - 字幕なし
12:18

セクション 2．タイタニック生存分析 (Experimenter による最適アルゴリズム採用)

7件 ∙ (1時間 23分)

6. タイタニック生存分析理論
07:06
7. タイタニック生存分析 Experimenter 使用方法
15:05
8. タイタニック生存分析実習
14:02
9. タイタニック生存分析実習 (アルゴリズム選定方法)
13:36
10. タイタニック生存分析設計 (with knowledgeFlow)
12:14
11. タイタニック生存分析コーディング (理論)
06:39
12. タイタニック生存分析コーディング (実習)
14:38

セクション 3．営業所・代理店システム速度決定要因判別 (特徴選択適用)

6件 ∙ (1時間 24分)

13. 特徴（属性）選択紹介
14:29
14. 特徴(属性)選択 - Rプログラム連携
14:42
15. 特徴（属性）選択実習紹介
09:00
16. 特徴(属性)選択設計 (with KnowledgeFlow)
18:38
17. 特徴(属性)選択コーディング
13:48
18. 特徴(属性)選択の整理
13:30

セクション 4．ハングルアンケート調査テキストマイニング (StringToWordVector 適用)

4件 ∙ (49分)

セクション 5．1984年米国下院議員関係性の立証 (関連分析+分類分析混用)

3件 ∙ (31分)

セクション 6．画像解析のための人工ニューラルネットワーク適用 (with imageFilters)

3件 ∙ (36分)

セクション 7．weka 中級コース終了

1件 ∙ (16分)

セクション 8．8 番外

1件 ∙ (11分)

講座掲載日:

最終更新日:

受講レビュー

全体

6件

4.8

6件の受講レビュー

dsaqaz4217009
受講レビュー 10
∙
平均評価 5.0
5
100% 受講後に作成
全体的に良い内容です。 Javaマシンラーニングが不慣れな分野ですが、紹介してくれる講義が皆無であるので、とてもお得でした。ただJavaでほとんどWebだけをしているので少し難しいです。
- javaraml
  知識共有者
  Web（jsp）を超えてモバイル（Android）に切り替えたときでも、Javaは1軸で役割を果たしたように、データ分析（weka）にもJavaは大きな役割を果たすと予想されます。良い受講評価ありがとうございます。
jiu4163
受講レビュー 10
∙
平均評価 5.0
5
100% 受講後に作成
機械学習のための全体的なプロジェクト進行のための多くの助けになりました。ありがとうございます！
twotone3654382
受講レビュー 24
∙
平均評価 4.5
4
100% 受講後に作成
とてもお得な講義でした。
rvlab
受講レビュー 4
∙
平均評価 5.0
5
100% 受講後に作成
あまりにも良い講義です。
- javaraml
  知識共有者
  硬い内容であったにもかかわらず、本講義を興味深く受講していただきありがとうございます。受講生分の健勝を祈ります。
nyj93081211
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
23% 受講後に作成
クイック質問へのフィードバックや不足内容についての補足内容まですごく満足していました講義内容も初心者が簡単に理解できるようによく説明していただきありがとうございました ㅎ-ㅎ
- javaraml
  知識共有者
  こんにちは。おかげで、受講生とコミュニケーションする新しい方法を知りました。これからも努力するジャバラ機械学習になります。

￥4,190

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2. what (講義内容)

3. 方法

4. IF（入手）

5. 初級課程反省点→中級課程補完

6.講義環境

7. 講義資料

8. アンケート調査

9. 番外川の持続

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こんな方に
おすすめです

こんにちは
です。