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[テンソルフロー2] Pythonマシンラーニング完全征服 - マラソン記録予測プロジェクト

ボストンマラソンのビッグデータに基づいて、PythonとTensorflow 2を利用して、多様で有用な機械学習回帰(Regression)と分類(Classification)プロジェクトを理論とともに学ぶ機械学習総合プロジェクトコースです。

  • nomad
Tensorflow
Machine Learning(ML)
Keras
Computer Vision(CV)

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • 機械学習モデルとプログラム制作

  • テンサフローによる問題解決

  • 機械学習分類(Classification)結果値の予測

  • 機械学習回帰(Regression)結果値の予測

  • 人工知能、機械学習、ディープラーニングの理解

  • 機械学習、ディープラーニングのためのデータ処理

  • Pythonパンダスによるデータ処理の分析

  • Pythonを使用したデータ分析

[テンソルフロー2] Python機械学習完全征服 - マラソン記録予測プロジェクト

PythonとTensorFlow2(Tensorflow2)を使って、機械学習の概念と実践技術の両方を学びましょう。
主なテーマごとに5つの異なるプロジェクトを一緒にしながら、あなたのスキルをキーワードにします。

ボストンマラソンビッグデータをPythonとテンソルフローを利用して

機械学習の基本概念とともに、回帰(Regression)と分類(Classification)の重要なテーマ別

5つのプロジェクトを一緒に学びながら概念と実践活用能力を育てる

面白くて便利な機械学習プロジェクトコースです。

プロジェクト 1. 線形回帰(Linear Regression)の基本
:マラソン残り区間記録予測

機械学習の基本である線形回帰の概念を学びます。

線形回帰の基本概念を学び、Pythonテンサフローを使用してボストンマラソンデータを機械学習で分析して予測します。

約8万件のボストンマラソンビッグデータを利用して希望のランナーを選択すると、30kmまでの記録を機械学習が学習します。そして、残余区間である35、40、42.195kmの記録を線形回帰を用いて予測し、実データと比較します。私たちはテンサフローを使って線形回帰問題を解決する概念と技術を学びます。

プロジェクト 2. Multi Variable 回帰 (Regression)
: マラソン完走記録予測

Multi Variable回帰(Regression)問題を理解し、解決方法を習得します。

Multi Variable 回帰(Regression) 問題の基本と解決方法を学び、性別、年齢、Pace 資料を入力して、皆さんと友達のボストンマラソン大会完周録を予測してください。

Multi Variable回帰(Regression)手法を使用して、性別、年齢、Pace値を入力し、約8万件のボストンマラソンビッグデータを学習した機械学習の完期録予測結果を確認してください。マラソンを走らずに機械学習を学習し、分析したデータに基づいて記録を予測します。

プロジェクト 3. Multi Variable, Output 回帰 (Regression)
: マラソン区間記録予測

Multi Variable、Output 回帰(Regression)問題を理解し、解決方法を習得します。

今回は、Multi Variableを入力してMulti Outputを出力する回帰(Regression)問題の基本と解決方法を学びます。性別、年齢、Pace資料を入力したら、ボストンマラソン大会完周録だけでなく、10、20、30Km区間別の予想記録も一緒に予測してください。

Multi Variable入力とMulti Output出力回帰(Regression)手法を利用して、性別、年齢、Pace値を入力して約8万件のボストンマラソンビッグデータを学習した機械学習が完期録だけでなく、10、20、30km区間別記録を予測します。

プロジェクト 4. Binary Logistic 分類(Classification)
:マラソンQualifyingを確認

Logistic Regression/Classificationの基本であるBinary Classificationの概念を理解し、解決方法を習得します。

マラソンに参加する前に、性別、年齢、Pace資料を入力してQualifyingかどうかを確認してください。過去のボストンマラソン大会の記録に基づいて、あなたのQualifyingの有無を予測します。

Logistic Regressionの基本であるBinary Classification技術を使用して、マラソンのQualifyingかどうかを予測します。 Pythonパンダスの高度な技術を活用して、約8万件の既存のボストンマラソンデータにQualifyingを追加する技術も一緒に学びます。

プロジェクト 5. Multinomial Logistic 分類(Classification)
:マラソン記録等級予測

Logistic Regression/ClassificationのMultinomial Classificationの概念を理解し、解決方法を習得します。

マラソンに参加する前に、性別、年齢、Pace資料を入力して、予想される記録評価を確認してください。過去のボストンマラソン大会記録をもとに、皆様の記録等級を予測します。

Logistic RegressionのMultinomial Classification技術を利用して、マラソンの完走記録を「Outstanding(>25%)」、「Average(25~75%)」と「Below(<75%)」の3つの等級に分け、皆様の予想等級を予測します。

特別講義

'モデル精度99% 以上 上げる」という特別講義を追加しました。この講義は「 [ ラズベリーファイ] IoT ディープラーニングComputer Vision 本番 プロジェクト「コース受講生の方々は、MNISTの手書きモデルが下の写真のように「7をなぜ7とは言えませんか」という質問から始まりました。もちろん、モデルの精度だけでなく、プログラム例外処理、MNIST生データなど様々な要因がありますが、既存のNueral Networkモデルが学習用に単純で、これを99.38%まで精度を高めるためにNueral Networkモデルを再構成する内容を作ってみました。

 

今後、機械学習を活用したディープラーニング、IoTなど様々な講義をお楽しみください。
講義に使用された資料とプログラムのソースは、私が運営する知識を学ぶためのクリアフル(www.creapple.com)サイトで入手できます。

Pythonの基本とデータの視覚化、分析のためのコースを聞くと、プロジェクトの実行に大きな助けになります。

Python 100分コア講義
Pythonの中心的で基本的な
技術を身につければ、他の過程で大きな力になります。
Pythonデータ視覚化分析実戦プロジェクト

PythonのPandas、Matplotlib、Seabornを使った機械学習、
ディープラーニングなど様々なプロジェクトで活用できる
データの可視化と分析技術を一度に学びましょう。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 人工知能を本番で活用したい方

  • ディープラーニングのための基本知識を育てる方

  • データ科学を学びたい方

  • テンサフローを直接活用したい方

  • 機械学習の概念と実践能力を一緒に育てたい人

  • データ分析プロジェクトを進める方

  • 機械学習ディープラーニングプロジェクトを準備する方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonデータ処理、可視化 - Pythonデータ視覚化分析実践プロジェクト

  • Pythonの基本知識 - Python 100分コア講義

  • 一生懸命学びたい意志

こんにちは
です。

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472

受講レビュー

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回答

4.4

講座評価

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講座

"노마드크리에이터: 당신의 꿈, 우리의 여정"

대한민국과 NVIDIA가 인정한 딥테크, 싱가포르가 선택한 핀테크 스타트업, 글로벌 무대에서 당신의 가능성을 실현합니다.

노마드크리에이터는 개인의 성장을 넘어, 스타트업으로 도약하며 전 세계를 무대로 전문적인 IT 강의를 제공하고 있습니다.
2019년, 싱가포르 정부의 Entrepass Innovator 프로그램을 통해 시작된 우리의 여정은 곧 혁신적인 스타트업의 이야기로 확장되었습니다.
2020년에는 대한민국에서 인공지능 핀테크 솔루션을 개발하며 딥테크 분야의 선두주자로 자리매김했고, NVIDIA 협업 프로그램 최우수 프로젝트ASUS Global Startup Challenge Award를 포함한 다양한 글로벌 인정과 성과를 이뤘습니다.
2023년에는 NVIDIA의 지원으로 미국에 회사를 설립하며 글로벌 시장을 향한 도약을 시작했습니다.

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경험을 넘어, 비전을 공유합니다.

스타트업 창업 이전, LG CNS와 티머니 등에서 25년간 System Engineer, Project Manager, IT Consultant로서 글로벌 프로젝트를 이끌며 실전 경험과 전문성을 쌓았습니다.
PMP, SAP BW, SCJP, MCSE+DBA, OCP-DBA와 같은 전문 자격을 기반으로, 프로그램 개발, 프로젝트 관리, IT 솔루션 설계 등 다양한 분야에서 성공적인 도전을 이어왔습니다.

이제, 노마드크리에이터는 이러한 경험과 노하우를 집약하여 누구나 쉽고 재미있게 배울 수 있는 교육 콘텐츠를 제공합니다. 실무 중심의 강의부터 최신 기술 트렌드를 반영한 전문 과정까지, 개인의 성장을 위한 맞춤형 학습을 제안합니다.

우리의 미션: "꿈을 현실로, 도전을 기회로"

기술과 교육의 융합으로 더 많은 사람들이 자신만의 가능성을 실현하도록 돕습니다.

노마드크리에이터와 함께라면, 당신의 꿈은 더 이상 멀리 있지 않습니다.

지금 이 순간에도 누군가는 새로운 것을 배우고, 더 나은 자신이 되기 위해 노력하고 있습니다.

하지만 정보의 홍수 속에서 필요한 지식을 찾는 데 소중한 시간을 잃는 일이 얼마나 많습니까?

노마드크리에이터는 이 문제를 해결하고자 합니다.

우리는 지식을 창의적으로 엮어내어, 시간을 아끼고, 가치를 극대화하는 경험을 제공합니다. 우리의 목표는 단순한 정보 전달을 넘어, 지식을 작품처럼 아름답게 전달하는 것입니다.

노마드크리에이터와 함께라면, 당신의 배움은 더 쉽고, 빠르며, 가치 있는 결과를 만들어낼 것입니다.

"배움의 여정에 가치를 더하다, 노마드크리에이터."

이것이 우리가 꿈꾸는 미래입니다.

カリキュラム

全体

42件 ∙ (8時間 51分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

25件

4.1

25件の受講レビュー

  • Youngjoo Jung님의 프로필 이미지
    Youngjoo Jung

    受講レビュー 5

    平均評価 4.4

    3

    24% 受講後に作成

    선수 강좌를 듣지 않으면 이해를 하는 것이 매우 힘이 듭니다. Keras 강좌를 신청하고 이전 강의를 선수해야 이해하는 부분이 많아서 머신러닝 완전정복 강좌를 신청했었는데.... 또 이전강의를 신청해야하는 일이 발생해서 공부의 효율성이 매우 떨어졌습니다. 선수 강의의 수강이 옵션이 아닌 의무가 되어야 정확하게 아웃풋을 수반하는 강좌가 될 것 같습니다

    • 노마드크리에이터
      知識共有者

      안녕하십니까? 좋은 의견 감사드립니다. 말씀하신 부분은 강사로 많은 고민이 되는 부분입니다. 예전에 All in One식의 강의를 만들었을때 독자분들의 수준이 달라 본인이 아시는 내용이 많다는 의견도 있고, 강의를 모듈화하면 원하는 부분만 수강하고 수강생들의 비용을 줄이지 않을까하여 강의를 모듈화하고 있습니다. 그래서 앞으로 딥러닝이나 Tensorflow.js, Tensorflow IOT 등을 별도 강의로 모듈화할 계획입니다. 그러나 이러다보니 독자님이 말씀하신데로 여러 과목을 수강해야하는 불편도 고민됩니다. 그래서 지금 제 크리애플(www.creapple.com)에 정기구독하여 모든 강의를 이용할 수 있는 기능을 만들고 있습니다. 이번 달 중에 개편 오픈 예정인데 도움이 되시길 바랍니다. 감사합니다.

    • 노마드크리에이터 강사님 답변 감사드립니다. 말씀 주신 대로 정기구독의 형태라면 보다 나은 아웃풋이 수반될 것 같습니다. 그리고 강사님 강좌의 개별 내용은 정말 도움이 되고 모티베이션도 업이됩니다. 다만, 현재에는 어밴저스의 앞편을 보지 않고 뒷편을 봐야하는 그런 기분입니다.

  • 송치훈님의 프로필 이미지
    송치훈

    受講レビュー 3

    平均評価 4.3

    5

    62% 受講後に作成

    샘플로 해봐서 좋았습니다.

    • 이종석님의 프로필 이미지
      이종석

      受講レビュー 24

      平均評価 4.5

      4

      100% 受講後に作成

      매우 유익한 강의였습니다.

      • chrischina님의 프로필 이미지
        chrischina

        受講レビュー 4

        平均評価 5.0

        5

        50% 受講後に作成

        좋은 설명 감사 합니다.

        • 방자만세님의 프로필 이미지
          방자만세

          受講レビュー 15

          平均評価 4.9

          5

          100% 受講後に作成

          감사합니다.

          ¥4,193

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