
AIリテラシーの理解
pnuswedu
無料
入門 / AI, Machine Learning(ML)
4.9
(34)
人工知能とAI倫理を理解・学習し、自身の専攻分野と結びつけることで、AIデジタル活用能力を強化しよう!
入門
AI, Machine Learning(ML)
受講生 670名
難易度 入門
受講期間 無制限


Web上でデータを収集する方法
機械学習の教師あり学習モデルの作成
◾ 講師 - 金慶民(キム・ギョンミン)教授(釜山大学 AI融合教育院)
1. 例題を通じてPythonとPandasを学習する。
2. スクレイピングを通じてデータを収集する。
3. 収集したデータを探索的データ解析(EDA)プロセスで確認する。
4. 機械学習でデータを学習させ、予測モデルを作成する。
本講義は、学生が演習を通じて以下のような内容を学習できるように構成されています。
- PythonとPandasを復習し、スクレイピングを通じてウェブ上からデータを収集する方法を習得する。
- 収集されたデータを探索的データ分析(EDA)のプロセスを通じて確認し、scikit-learnを活用して機械学習の教師あり学習モデルを作成してみる。
本講義では、別途の教材およびソースコードは提供しておりません。(教材なしでも受講可能です)
学習対象は
誰でしょう?
Pythonを通じてデータの収集と分析を学びたい方
Pandasを通じてデータの収集と分析を学びたい方
探索的データ分析と機械学習の学習を希望される方
全体
17件 ∙ (6時間 46分)
全体
6件
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6件の受講レビュー
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