どんな講座？
機械学習・ディープラーニング・人工知能に関するビジネス上の課題を、回帰分析・ニューラルネットワーク・K平均法等を使って解いていきます。python、jupyter、numpy、pandas、tensorflow等のスキルも身に付きます。
このコースを受講する基本情報
- 提供：365 Careers
- 価格：有料コース
- 勉強時間：26時間
- 言語：日本語
- 掲載サイト：Udemy
学習内容
- データサイエンティストになるために必要な一連のツールについて学ぶことができます
- 統計分析、NumpyやPandasなどを使ったPythonのプログラミング、高度な統計学上の手法、Tableaau、StatsModelとScikitLearnを使った機械学習の実装、TensorFlowを使ったディープラーニングの実装
- データの前処理の方法
- 機械学習の背景にある考え方
- Pythonを使って統計上の分析をする方法
- Pythonを使った線形回帰とロジスティック回帰分析
- クラスター分析と因子分析
- 実生活における実践問題を通じた深い理解
- TensorFlowをはじめとした、ディープラーニングを進める上で必要とされるツール
- 過学習・過少学習とその解決方法について
- 訓練用データ、検証用データ、テストデータの概要と具体的な実装方法について
- 最先端の機械学習アルゴリズム（Adamなど）の概要と実装方法について
- 信頼区間や検定など、少し難易度が高い統計上の知識
- 機械学習の全体像と、それぞれの用語の深い理解
- 汎用性の高い実装方法について
- p値やt値といった統計上の指標と回帰分析との関係について
- バッチ処理の概要と実装方法
受講者の評判・レビュー
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