深層学習 CNN 完璧ガイド - Pytorch バージョン
dooleyz3525
ディープラーニング・CNNの核心理論から多様なCNNモデルの実装方法、実践問題を通じた実務ディープラーニング開発のノウハウまで、 PytorchベースのディープラーニングCNN技術の専門家として生まれ変わりたいなら、この講義をご一緒ください:)
Basic
Deep Learning(DL), PyTorch, Computer Vision(CV)
理論中心の機械学習講座から脱却し、機械学習の核心的な概念を簡単に理解できるだけでなく、実践的な機械学習アプリケーションの実装能力を身につけることができます。
受講生 8,576名
難易度 初級
受講期間 無制限

学習した受講者のレビュー
5.0
JeHeon Park
海外で機械学習関連学科で修士を進行中の学生です。理論的な知識といくつかのプロジェクトを進めてみましたが、あまりにも速く学んでみると整理ができなくて、コードもめちゃくちゃで頭の中のカテゴリー作業もめちゃくちゃでしたが、この講義を聞きながらたくさんまとめられ、コードも積立になっています。もちろん、本当に理論的な部分を学びたいのであれば、他の講座を探して聞くのが正しいでしょうが、実際のコードを通して学びたいと言えば強くお勧めします。本当に一日一日楽しい時間です。頭の中に数式でまとめられていた部分を実装しながら楽しく受講しています。 要約すると、 1.入門者のための講座ではありませんが、ある程度機械学習に感覚がありますが、整理ができない人におすすめです。 2. 複雑な式は必要なく、コーディングを学びたい場合はおすすめです。 3. 数式と理論は学校の授業や勉強を通じて知っていますが、実際の適用をどうするか分からず苦労している方におすすめです。 非推奨の方 1. ハードコアな数学的証明を見たい。お勧めしません。マーフィーの機械学習やビショップの本をお勧めします。 2.本当に何も知らないが、これだけで入門したい。少し難しいようです。
5.0
Baek Kyun Shin
現在、7章群集化まで講義を聞きました。 まず、機械学習について体系的に復習することができてとても良かったです。 何より質問をしたら、著者の方がとても細かく親切に回答していただくことが良かったです。 ただし、機械学習を全く知らない方が聞くには適していません。 キャッグアドバンストコースのような著者の方々の他の高度な講義を楽しみにしてください! ありがとうございます。
5.0
회사막내
週末から見始めましたが、説明が本当に詳細ですね。統計が分からなくても、現業で使いたい人に必要な講義ではないかと思います。
Pythonマシンラーニングを構成するベースパッケージであるナンパイ、パンダス、サイキランの習得
機械学習を構成する主要な概念を直接Pythonコードで実装する
分類、回帰、次元削減、クラスタリングなどの主要な機械学習アルゴリズムに関する詳細な説明
さまざまな実践例を学び、実務に機械学習アプリケーションを直接適用できるレベルに到達します。
最適な機械学習モデルの構成方法: データの前処理、機械学習アルゴリズムの適用、ハイパーパラメータのチューニング、パフォーマンス評価など
XGBoost、LightGBM、スタッキングなどの最新の機械学習手法の詳細な説明と活用方法、難しいKaggleの問題を実際に試しながら、実務的な機械学習アプリケーション開発方法を習得
難易度の高い Kaggle 問題を実際に試しながら、実務的な機械学習アプリケーション開発方法を習得します (サンタンデール銀行顧客満足度予測、クレジットカード詐欺検出、不動産価格予測の高度な回帰手法、Mercari ショッピングモール価格予測など)
テキスト分析とNLPのための基礎理論とさまざまな実践例を学習します(テキスト分類、感情分析、トピックモデリング、文書クラスタリング、文書類似度、KoNLPyを使用したネイバー映画の感情分析など)
さまざまな推奨システムを直接 Python コードで構築し、Python 推奨パッケージである Surprise の使用方法を示します。
こんにちは、Pythonマシンラーニング完璧ガイドの著者クォンチョルミンです。
2022年4月、いつのまにかPythonマシンラーニング完全ガイドブックの第2改訂版を出版することになりました。
本の改訂に伴い、本「Python 機械学習完璧ガイド」講義も新たに制作してリリースします。
今回発売する改訂版講義は、既存講義の70~80%以上を新しい講義にしました(セクション1からセクション5(回帰)までは90%以上を新たに作成しました)。講義映像は既存の28時間から37時間に増えており、さらに向上し追加された内容を説明します。
改訂版講義は、本の改訂版の内容を反映するとともに、初版講義よりも優れた内容で構成するために多くの努力を傾けました。 これまで講義に送ってくださったFeedbackを基にさらに簡単で、詳細な説明でいっぱいになりました。
Python機械学習完全ガイド講義は、詳細な説明と簡単な図表でコア理論を整理し、さまざまな実践問題を機械学習で解決しながら機械学習を体得できるようにしました。理論中心の機械学習講義ではなく、Pythonライブラリを活用して本番業務に機械学習を適用できるガイドを提供します。
これを理解 すべてがよく洗練されたデータではなくキャグルとUCI機械学習リポジトリで難易度のある実習データに基づいてデータ前処理から機械学習アルゴリズム適用、ハイパーパラメータチューニングなど機械学習モデル構成のための全体的なプロセスを例を通して直接実行してみながら、機械学習能力値を最大限に引き上げられるように内容を構成しました。
また、XGBoost、LightGBM、スタッキング技術など、キャグルの多くのデータサイエンスが愛用する最新のアルゴリズムと技術について非常に詳細に説明しています。
既存の内容に加え、改訂版では以下の内容を追加的に取り上げています。
機械学習コーディングの実装は、単に頭や目で理解しているわけではありません。自分で実装しないと、機械学習の専門家になることはできません。明確に定義された重要な概念の説明と豊富なアプリケーションと実践例を使用して、実践に機械学習アプリケーションを自信を持って適用する専門家レベルにガイドします。
今回の講義では、本で地面の制約上しにくかった多くの部分についてより詳細な説明を強化しました。を傾けました。
機械学習を一切知らない方のための入門者向け講義ではありませんが、機械学習の基本概念を入門書や他の動画講義で身につけた後にこの講義を聞いたら、非常に迅速に機械学習のスキルをアップグレードできます。近くの大きな書店にアクセスして、Python機械学習完璧なガイドブックを軽くレビューしてみると、この講義があなたに合うかどうかを簡単に判断できます。
講義に使用されるソースコードは、https: //github.com/chulminkw/PerfectGuideからダウンロードできます。
Inflearnが出会った人
クォンチョルミンのインタビューを読んでください。 見に行く
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学習対象は
誰でしょう?
機械学習に興味のあるすべての人
機械学習の困難なアルゴリズムの壁を超えていない人
理論中心のマシンラーニングで一番回った人
実務にどのように機械学習を適用するかを検討してきた方
Kaggle과 같은 데이터 분석/機械学習コンテストに挑戦したい方
現在、自分の機械学習スキルをさらにレベルアップしたいと考えている方
前提知識、
必要でしょうか?
Python 言語の使用経験
機械学習に関する薄い基礎知識
27,391
受講生
1,442
受講レビュー
4,045
回答
4.9
講座評価
14
講座
(元) エンコアコンサルティング
(元) 韓国オラクル
AIフリーランスコンサルタント
『Python機械学習完璧ガイド』著者
全体
192件 ∙ (37時間 38分)
1. 改訂版講義の紹介
07:49
2. 機械学習の概念
07:49
3. 機械学習の種類とデータの重要性
11:45
30. パンダス欠損データの処理
05:17
31. パンダスヌニクとリプレイの活用
04:28
37. 学習とテストデータセットの分離
09:55
全体
459件
4.9
459件の受講レビュー
受講レビュー 4
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平均評価 5.0
5
海外で機械学習関連学科で修士を進行中の学生です。理論的な知識といくつかのプロジェクトを進めてみましたが、あまりにも速く学んでみると整理ができなくて、コードもめちゃくちゃで頭の中のカテゴリー作業もめちゃくちゃでしたが、この講義を聞きながらたくさんまとめられ、コードも積立になっています。もちろん、本当に理論的な部分を学びたいのであれば、他の講座を探して聞くのが正しいでしょうが、実際のコードを通して学びたいと言えば強くお勧めします。本当に一日一日楽しい時間です。頭の中に数式でまとめられていた部分を実装しながら楽しく受講しています。 要約すると、 1.入門者のための講座ではありませんが、ある程度機械学習に感覚がありますが、整理ができない人におすすめです。 2. 複雑な式は必要なく、コーディングを学びたい場合はおすすめです。 3. 数式と理論は学校の授業や勉強を通じて知っていますが、実際の適用をどうするか分からず苦労している方におすすめです。 非推奨の方 1. ハードコアな数学的証明を見たい。お勧めしません。マーフィーの機械学習やビショップの本をお勧めします。 2.本当に何も知らないが、これだけで入門したい。少し難しいようです。
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
受講レビュー 2
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平均評価 5.0
受講レビュー 2
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平均評価 5.0
受講レビュー 7
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平均評価 5.0
¥12,221
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