どんな講座？
ケーススタディーを通じて、理論とプログラムの両視点から、機械学習の予測モデル構築方法・評価方法・予測方法、およびプログラムでの実現方法を解説。AI・機械学習の機能や、課題把握から予測までの流れ、AI技術者のタスクを解像度高く理解できます。
このコースを受講する基本情報
- 提供：モヤっと データサイエンティスト
- 価格：有料コース
- 勉強時間：3.5時間
- 言語：日本語
- 掲載サイト：Udemy
学習内容
- 機械学習における、課題把握から予測実施までの一般的な流れ
- ケーススタディーを通じた、決定木の予測モデルの構築方法、評価方法、予測方法、およびプログラムによる実現方法
- ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、それぞれを利用した予測方法の概要、およびメリット・デメリット
- 決定木の予測モデルの性能を改善する方法と、プログラムによる実現方法
- プログラムによる学習データの前処理方法
- AI・機械学習システムのプレ運用、運用時の注意点
- AI・機械学習関連プロジェクトで、非エンジニアが注意すべきポイント
- AI・機械学習関連のキーワード
- （プログラム解説の事前知識として）プログラムが動く環境、プログラムの構成要素、プログラムの処理順序
- （プログラム解説の事前知識として）Google Colaboratoryの使い方、プログラミング言語Pythonの書き方
受講者の評判・レビュー
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