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Deep Learning & Machine Learning

[入門者向け]キャグルで始まる機械学習•ディープラーニング分析

データ分析の入門者のための、機械学習•ディープラーニング分析の基礎講義

  • dee
Kaggle
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • キャグルを始める、キャグルデータセットを活用する

  • 分析前にデータを前処理する方法

  • データへの機械学習•ディープラーニングモデルの適用

  • 時系列ディープラーニング分析

[入門者のための]キャグルで始まる機械学習ディープラーニング

Kaggleは、企業や団体でデータ関連の課題を登録すると、ユーザーがこれを解決するモデルを開発して競争するプラットフォームです。実際、多くの企業や団体がKaggleにデータと解決課題を登録しており、プラットフォームユーザーが独自の分析モデルを作って報酬を得ています。別の意味で解釈すればキャグルは数多くの機械学習とデータ分析に簡単に入門できるプラットフォームという反証でもあります。

Kaggleの利点は、多くのデータと例、仮想分析環境です。分析に役立つデータを簡単に使用でき、さまざまな分析コードを参照できます。さらに、Kaggleが提供する分析環境で直接コードを実行して共有することもできます。

機械学習とディープラーニングを学ぶための基礎を築きたいですか?それでは、この講義と一緒にやってください!実際のKaggle内のデータソースを活用して、どのようにデータを活用できるかがわかります

この講義の学習目標📜

  • キャグルを使用して分析用のデータを読み込むことができます。
  • 読み込んだデータを分析して視覚的に表現できます。
  • データを前処理して予測モデルを作成できます。
  • さまざまな予測モデルの原理を特定し、比較して適切なモデルを選択できます。
  • 予測結果を使用して精度を確認し、結果をグラフ化できます。

この講義を聞いた後、あなたの姿📖

  • Kaggleの基本的な使い方がわかります。
  • データセットを呼び出してデータの内容を確認できます。
  • 読み込んだデータをグラフで探索的に分析し、欠陥の除去、ダミー処理などの前処理プロセスを進めることができます。
  • 前処理済みのデータを直接作成した予測モデルで学習し、予測された結果で精度を確認することができます。
  • さまざまな予測モデルについて学習し、データの予測結果を比較できます。

この講義で学ぶ内容📚

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 非専攻者、またはデータ分析を初めてご利用の方

  • 機械学習とディープラーニングを学ぶために基礎を築きたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • python言語の基礎があればいいですが、なくても十分に従うことができます!

こんにちは
です。

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4.7

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DIP 대구 빅데이터활용센터 입니다.

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  • babelai님의 프로필 이미지
    babelai

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    kerasバージョンの変更により、先生のコードが合わず、修正を行って講義を聞きましたが、内容の理解に全く邪魔になりませんでした。 とても名講師です。おすすめです。そしてこのようなスタイルで他のものも製作していただければ有料でも聞く龍の5万8万パーセントです!

    • bhall07833059님의 프로필 이미지
      bhall07833059

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            機械学習を実践で学びたいけれど、実際のデータがなくて実践できなかった方々に向けて、kaggleとcolabを使って直接機械学習の実践を進められる講座を提供してくださりありがとうございます。 ただし、講座自体が古いバージョンのkerasを利用しているため、講師の方が提供してくださったコードが現在のkerasバージョンと合わず、実際に動作しない可能性もある点は注意する必要があるかと思います。 加えて、受講者のレベルを少しでも機械学習について勉強したことがあり、実際に機械学習のコードを作成したことがある人を対象としたレベルで講座が進められるため、pythonコードしか使えない方は、他のpandasやnumpy、matplotlibなどを使う実践を経験してから、この講座に取り組むのが良いかと思います。 良い講座を提供してくださりありがとうございます。

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