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[初心者向け] AutoKerasで学ぶ機械学習分析
dee
[AutoKerasで学ぶ機械学習]講義では、以前に機械学習で使用されていたKerasライブラリで進化したAutoKerasを学び、直接例を活用してみることができます。
Cơ bản
AutoKeras, Keras, Machine Learning(ML)
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
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
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。
この講義を聞いた後、あなたの姿📖
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!
14,246
受講生
362
受講レビュー
17
回答
4.7
講座評価
7
講座
全体
17件 ∙ (2時間 28分)
4. データを読み込む
11:00
5. グラフによる基礎データ分析
07:22
6. データ前処理
21:33
7. ディープラーニングモデル
13:51
8. 機械学習モデル
19:55
9. モデル別の結果を比較する
08:58
全体
76件
4.8
76件の受講レビュー
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 4.0
受講レビュー 5
∙
平均評価 4.8
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 16
∙
平均評価 4.8
4
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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