Pythonベヌスラむブラリから積み重ねる機械孊習

機械孊習に初めお接する方に勉匷の方向性ず基瀎の抂念をしっかりず握りたす。

難易床 初玚

受講期間 無制限

Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Pandas
Pandas
Matplotlib
Matplotlib
Scikit-Learn
Scikit-Learn
Kaggle
Kaggle
Machine Learning(ML)
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Pandas
Pandas
Matplotlib
Matplotlib
Scikit-Learn
Scikit-Learn
Kaggle
Kaggle

孊習した受講者のレビュヌ

4.9

5.0

Sona Lim

24% 受講埌に䜜成

Google Colabに察しお拒吊感がなくなり、 講矩案がブログに䞊がっおいお簡単に埩習ができおいいですね

5.0

동핎묌곌백두산읎마륎고닳도록

12% 受講埌に䜜成

玠晎らしい講矩です

5.0

현죌

8% 受講埌に䜜成

ラフコヌディング様ずメンタリングしおずおも満足しおこの講矩も聞くようになりたしたがやはり講矩力も良く、授業内容も分かりたすねありがずうございたす〜他の講矩ももっずアップしおください

受講埌に埗られるこず

  • Pandasラむブラリによるデヌタの前凊理ず加工

  • MatplotlibずSeabornラむブラリによるデヌタの可芖化

  • サむキランラむブラリを掻甚した機械孊習理論ず実践

  • Kaggleデヌタを掻甚した実践緎習

「ラフだがお埗な」ラフコヌディングずずもに、
基瀎から積み重ねるPythonマシンラヌニング📖

マシンラヌニングの第䞀歩ちゃんず離したいですか

機械孊習を始めるためには必ず知っおおく必芁がありたす
基本ラむブラリず
実際の機械孊習モデルに぀いお孊びたしょう
#Pandas #Matplotlib #Seaborn

あっ、もしかしたら私の話じゃないの

最近人気のある機械孊習
良いこずはわかりたすが、
どこから始めるのかずおも倧倉です。

機械孊習をすでに孊んだ
適甚しおいるのですが、
私が正しく知っおいるのが正しいかどうかわかりたせん。


機械孊習、なぜ重芁なのですか

日が経぀に぀れお重芁性が高たっおいる機械孊習
機械孊習ずは、デヌタを持ち、さたざたな統蚈的アルゎリズムを掻甚しお孊習するようにコンピュヌタをプログラムするこずです。
しかし、なぜ機械孊習を䜿甚するのか知っおいたすか

埓来の手法でサヌビス内のスパム凊理甚のフィルタを䜜成する堎合を䟋に挙げたす。
この堎合、次のようにスパムフィルタを䜜成したす。

  1. スパムに䞻に入る「クレゞットカヌド」、「無料」、「広告」、「ロヌン」のような単語、フレヌズのある文章パタヌンを感知する。
  2. 文章パタヌンを怜出するアルゎリズムを䜜成し、メヌルスパムを分類する。
  3. アルゎリズムのテストず評䟡を進める。

䞊蚘の方法は簡単に芋えたすが、問題がたすたす耇雑になり、ルヌルが増えるずメンテナンスが難しくなりたす。
䞀方、機械孊習を掻甚するず、スパムで発生するパタヌンを自動的に孊習するこずで、メンテナンスの容易さず粟床をはるかに効果的に向䞊させるこずができたす。

だから私たちは
機械孊習を孊ぶ必芁がありたす


機械孊習孊習
難しく感じたら

今日、機械孊習技術が人々に広く知られ、倚くの愛ず人気を埗おいるだけに、垂䞭に関連講矩が本圓に倚いです。しかし、ほずんどの講矩はほが同じパタヌンで、テヌマや抂念に぀いおのみ固く説明しおいたす。実際、どのように適甚され、䜿甚できるかに぀いおは説明が䞍足しおいる状況です。

それで、この講矩は他の講矩のようにたさに機械孊習ずいうテヌマには入りたせん。
代わりに、実際のデヌタを持っお自由自圚に前凊理しお芖芚化しながら、実際の機械孊習をしおみる前に、必芁なラむブラリに぀いお孊んだ埌、党䜓的な機械孊習の抂念に぀いお孊びたす。

機械孊習を「きちんず」孊べるように。

💡 機械孊習を開始するための方向蚭定ができたす。

💡機械孊習の基本抂念を確実に孊ぶこずができたす。

💡機械孊習に加えお、分析に必芁な胜力を逊うこずができたす。

これたで積み䞊げたノりハりを基に、機械孊習を効果的に孊ぶのに圹立ちたす。
機械孊習、䞀緒に挑戊しおみたせんか


こんな方に泚目しおください

Pythonデヌタ分析
興味のある方

機械孊習の勉匷
初めおの方

デヌタ前凊理、加工を
孊びたい方

機械孊習理論
埩習したい方

遞手の知識を確認しおください

  • プログラミング蚀語Pythonの基本的な文法を知っおおく必芁がありたす。

どんな内容を孊びたすか

캐Ꞁ

Kaggle

판닀슀, 팬더슀

Pandas

맷플롯늜, 맀튞플롯, 맷플롯, 맷플롯띌읎람러늬, 맀튞플롯띌읎람러늬

Matplotlib

사읎킷런, 싞읎킷런

Scikit-Learn


この講矩
利点を確認しおください。

コアだけがしっかり

垂堎の他の倚く
機械孊習講矩ずは異なり、
必ず必芁な内容のみ
たずめおご玹介したす。

実習でレベルアップ

理論にずどたらず
サむキランビルトむンず
キャグルデヌタを掻甚した
実習を提䟛いたしたす。

初心者のための機械孊習

Pythonの基瀎を知っおいる
初心者の目の高さに合わせお
難しくない
抂念を孊ぶこずができたす。

デヌタ分析も

機械孊習の抂念だけでなく
デヌタ分析に必芁
ラむブラリの掻甚に
に぀いおもご玹介したす。

機械孊習を「きちんず」孊べるように。

✅これたでの機械孊習を孊び、経隓した過皋で䜓埗したノりハりを通じお効果的な勉匷法をお知らせしたす。

✅ 党䜓的な機械孊習モデルの理論講矩を通じお、混乱した抂念を思い出させるのに圹立ちたす。

✅勉匷しおも難しいこずがある堎合は、質問を自由に残しおください。答えで解決したす。


基瀎から積み重ねる機械孊習、
順番に孊習しおみおください

1週目Colab蚭定ずPandasラむブラリの基本実践

  • Pandasラむブラリを掻甚したデヌタ前凊理
  • デヌタの読み蟌みず保存
    • シリヌズ
    • DataFrame
    • DataFrame 行、列の遞択およびフィルタリング
    • DataFrame 行、列の削陀
    • DataFrame 行、列の倉曎

2週目pandasラむブラリ基瀎実習2

  • Pandasラむブラリを掻甚したデヌタ前凊理
    • DataFrame 行、列の遞択、フィルタリングの埩習
    • DataFrame行、列削陀の埩習
    • DataFrame行、列修正の埩習
    • DataFrameグルヌプの䜜成
    • 重耇デヌタの削陀
    • NaNを探しお他の倀を倉曎する
    • apply関数の掻甚
    • カラム内のナニヌクな倀を抜いお本数を確認
    • 2぀のDataFrameを組み合わせる

3週目MatplotlibずSeabornラむブラリを掻甚したデヌタの可芖化

  • Barチャヌトの理解ず制䜜
  • Pieチャヌトの理解ず制䜜
  • Lineチャヌトの理解ず制䜜
  • Scatterチャヌトの理解ず制䜜
  • ヒヌトマップチャヌトの理解ず制䜜
  • Histogram チャヌトの理解ず䜜成
  • Boxチャヌトの理解ず制䜜

4週目線圢回垰理論ず実践

  • 線圢回垰ずは䜕ですか
  • 線圢回垰モデルの蚓緎ずコスト関数
  • 線圢回垰モデルの最適化方法
    • バッチ傟斜降䞋法
    • 確率的傟斜降䞋法
    • ミニバッチ傟斜䞋降法
  • 倚項回垰
  • 芏制のある線圢モデル
    • リッゞ回垰
    • ラッ゜回垰
    • ゚ラスティックネット
  • 早期終了(Early Stopping)

5週目線圢分類理論ず実践

  • ロゞスティック回垰ずは䜕ですか
  • ロゞスティック回垰モデルの蚓緎ずコスト関数
  • サポヌトベクタヌマシンずは䜕ですか
  • サポヌトベクトルマシンの分類
    • ハヌドマヌゞン分類
    • ゜フトマヌゞン分類

6週目結晶朚モデル理論ず実習

  • 結晶朚暡型ずは䜕か
  • 決定朚の孊習ず可芖化
  • 予枬する
  • クラス確率掚定
  • CARTトレヌニングアルゎリズム
  • 蚈算の耇雑さ
  • ゞニヌ䞍玔床たたぱントロピヌ
  • 芏制パラメヌタ
  • 回垰

7週目アンサンブルモデル理論ず実習

  • アンサンブルモデルずは䜕ですか
  • 投祚ベヌスの分類噚
  • バギングずペヌスト
    • サむキランのバギングずペヌスト
    • oob 評䟡
  • ランダムパッチずランダムサブスペヌス
  • ランダムフォレスト
    • ゚クストラツリヌ
    • 特性の重芁床
  • ブヌスト
    • アダブスト
    • グラデヌションブヌスト
  • スタッキング

8週目Kaggleデヌタの玹介ず分析
9週目Kaggleデヌタ分析

受講前に参考にしおください

  • このレッスンでは、゚ディタずしおGoogle Colabを䜿甚したす。
  • 抂念ず掻甚を習埗できるように、理論ず実習を5:5比重で構成したした。詳しくはカリキュラムをご確認ください。
  • ブログを通じお講矩資料を提䟛したす。以䞋のリンクからご芧いただけたす。 ショヌトカット

お䌚いできお嬉しいです
ラフコヌディングを玹介したす。

今知識共有者のラフコヌディングのVLOGをチェックしおください 🐯

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • 機械孊習に興味のある人

  • 機械孊習入門者

  • Pythonの可芖化を孊びたい人

  • デヌタの前凊理ず加工を孊びたい人

前提知識、
必芁でしょうか

  • Python

こんにちは
거친윔딩です。

7,068

受講生

112

受講レビュヌ

102

回答

4.8

講座評䟡

3

講座

🙌 自己玹介

こんにちは。荒削りですが、本圓にためになるデヌタアナリスト、「コチンコヌディング荒削りなコヌディング」です。

私は珟圚「ネカNAVER・Kakaoのいずれか」で Pythonおよび可芖化ツヌルTableauを掻甚し、デヌタの収集、加工、分析、予枬、可芖化、業務自動化を行っおいたす。

⭐ メンタリング

  • デヌタ分析職を倢芋る孊生のための効率的な勉匷法

  • デヌタ分析の実務に携わっおいるゞュニアアナリストのための盞談

  • 珟職でIT職皮ではありたせんが、IT技術を掻甚しお自身の業務に適甚したい方

🌈 メンタリングの進め方

  • Zoomを通じた非察面方匏で進行

  • 準備物コンピュヌタ、カメラ、むダホン

  • 事前に準備した質問事項、たたは珟圚の状況に合わせおメントリングを進行

 

🐯 結びの蚀葉

  • 䜕事も始たりが最も重芁です。熱い情熱を持っお、成し遂げたいこずを必ず実珟させたしょう..

📚 メヌルでお問い合わせ

rough_coding@naver.com

もっず芋る

カリキュラム

党䜓

25件 ∙ (9時間 0分)

講座掲茉日: 
最終曎新日: 

受講レビュヌ

党䜓

49ä»¶

4.9

49件の受講レビュヌ

  • gkstoa06002932님의 프로필 읎믞지
    gkstoa06002932

    受講レビュヌ 3

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    8% 受講埌に䜜成

    ラフコヌディング様ずメンタリングしおずおも満足しおこの講矩も聞くようになりたしたがやはり講矩力も良く、授業内容も分かりたすねありがずうございたす〜他の講矩ももっずアップしおください

    • 거친윔딩
      知識共有者

      ああメンタリング埌に講矩も聞きたしたね 10月末に個人化掚薊システム講矩でお䌚いしたしょう:) -ラフコヌディングドリヌム-

    • 講垫 幎金デヌタに関する質問です 緎習デヌタ url: https://drive.google.com/drive/folders/149jcCyJFKKG5MFaPNWnYYqM2EkzgRz2P?usp=sharing 新しいデヌタフォルダの䜜成machine_learning_dataずファむルのアップロヌド 䞊蚘の堎所に入り、 "machine_learning_data" ずいう共有フォルダが衚瀺されたすが、 その䞭にはjpgファむル、cvsファむルだけがあり、講矩に関連するファむルは芋぀かりたせんでした もし私が間違った堎所を探しおいるなら、教えおください。

  • Sunkyu Danny Kim (탈퇮)님의 프로필 읎믞지
    Sunkyu Danny Kim (탈퇮)

    受講レビュヌ 1

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    32% 受講埌に䜜成

    Pythonの基瀎文法からモデリング、そしおケグルからたさにケヌススタディたで適甚させるこずができおよかったです このくらいのクオリティが無料講矩だなんお.. シリヌズ講矩期埅しおみたす :)

    • 거친윔딩
      知識共有者

      たくさん助けられたなんお私が嬉しいですね より良い講矩でお䌚いしたしょう。 -ラフコヌディングドリヌム-

  • abcedfg님의 프로필 읎믞지
    abcedfg

    受講レビュヌ 504

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    12% 受講埌に䜜成

    玠晎らしい講矩です

    • 거친윔딩
      知識共有者

      ありがずうございたす。倚くの受講生の方にもっず圹立぀よう努力したす:) -ラフコヌディングドリヌム-

  • lightsn524486님의 프로필 읎믞지
    lightsn524486

    受講レビュヌ 2

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    24% 受講埌に䜜成

    Google Colabに察しお拒吊感がなくなり、 講矩案がブログに䞊がっおいお簡単に埩習ができおいいですね

    • 거친윔딩
      知識共有者

      満足しおいたなんお私がもっず嬉しいですね その講矩のすべおの講矩の内容ず゜ヌスコヌドが述べたように、ブログに掲茉されおいたす。 孊習しおから詰たっおいる郚分はブログを参考にしおいただければ幞いです。 䞀生懞呜孊習される様子にい぀も応揎いたしたす。 ありがずうございたす。 -ラフコヌディングドリヌム-

  • 0419skdus9056님의 프로필 읎믞지
    0419skdus9056

    受講レビュヌ 5

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    100% 受講埌に䜜成

    ずおも良い

    • 거친윔딩
      知識共有者

      ありがずう:) より良い講矩でお䌚いしたしょう。 -ラフコヌディングドリヌム-

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