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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。

難易度 中級以上

受講期間 無制限

  • nomad
Tensorflow
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Machine Learning(ML)
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Keras
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Computer Vision(CV)
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Tensorflow
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Keras
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Computer Vision(CV)
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学習した受講者のレビュー

学習した受講者のレビュー

4.1

5.0

송치훈

62% 受講後に作成

サンプルにしてみてよかったです。

5.0

chrischina

50% 受講後に作成

良い説明ありがとうございます。

5.0

방자만세

100% 受講後に作成

ありがとうございます。

受講後に得られること

  • 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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受講生

494

受講レビュー

556

回答

4.4

講座評価

25

講座

「ノマドクリエイター:あなたの夢、私たちの旅」

韓国とNVIDIAが認めたディープテック、シンガポールが選んだフィンテックスタートアップ、グローバルな舞台であなたの可能性を実現します。

ノマドクリエイターは、個人の成長を超え、スタートアップとして飛躍しながら、全世界を舞台に専門的なIT講義を提供しています。
2019年、シンガポール政府のEntrepass Innovatorプログラムを通じて始まった私たちの旅は、やがて革新的なスタートアップの物語へと拡張されました。
2020年には大韓民国で人工知能フィンテックソリューションを開発し、ディープテック分野の先駆者として地位を確立。NVIDIAコラボレーションプログラム最優秀プロジェクトASUS Global Startup Challenge Awardを含む、数々のグローバルな評価と成果を収めました。
2023年にはNVIDIAの支援により米国に法人を設立し、グローバル市場に向けたさらなる飛躍を開始しました。

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経験を超え、ビジョンを共有します。

スタートアップ創業前、LG CNSやT-moneyなどで25年間System EngineerProject ManagerIT Consultantとしてグローバルプロジェクトを牽引し、実戦経験と専門性を積み重ねてきました。
PMPSAP BWSCJPMCSE+DBAOCP-DBAといった専門資格を基盤に、プログラム開発、プロジェクト管理、ITソリューション設計など、多様な分野で成功を収める挑戦を続けてきました。

現在、ノマドクリエイターは、これまでの経験とノウハウを凝縮し、誰もが楽しく簡単に学べる教育コンテンツを提供しています。実務中心の講義から最新の技術トレンドを反映した専門コースまで、個人の成長に合わせたオーダーメイドの学習を提案します。

私たちのミッション:「夢を現実に、挑戦を機会に」

技術と教育の融合により、より多くの人々が自らの可能性を実現できるよう支援します。

ノマドクリエイターと共に歩めば、あなたの夢はもう遠くありません。

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

しかし、情報の洪水の中で必要な知識を探すために、貴重な時間を失ってしまうことがどれほど多いでしょうか。

ノマドクリエイターはこの問題を解決しようとしています。

私たちは知識をクリエイティブに編み出し、時間を節約し、価値を最大化する体験を提供します。私たちの目標は、単なる情報の伝達を超え、知識を作品のように美しく届けることです。

ノマドクリエイターと一緒なら、あなたの学びはより簡単で、速く、価値のある結果を生み出すことでしょう。

「学びの旅に価値を添える、ノマドクリエイター

これが私たちの夢見る未来です。

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

  • bmkingsong7020님의 프로필 이미지
    bmkingsong7020

    受講レビュー 3

    平均評価 4.3

    5

    62% 受講後に作成

    サンプルにしてみてよかったです。

    • twotone3654382님의 프로필 이미지
      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。

      • chrischina7429님의 프로필 이미지
        chrischina7429

        受講レビュー 4

        平均評価 5.0

        5

        50% 受講後に作成

        良い説明ありがとうございます。

        • 4europa1007님의 프로필 이미지
          4europa1007

          受講レビュー 26

          平均評価 4.9

          5

          100% 受講後に作成

          ありがとうございます。

          • jspark78832022님의 프로필 이미지
            jspark78832022

            受講レビュー 2

            平均評価 5.0

            5

            100% 受講後に作成

            姿勢がいいです!

            ¥4,190

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