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機械学習
( 24 モジュール )

モジュール #1
機械学習入門
機械学習の概要,機械学習の種類,機械学習の重要性

モジュール #2
数学の基礎
線形代数,微積分,確率,統計

モジュール #3
データ前処理
データクリーニング,特徴スケーリング,正規化,特徴選択

モジュール #4
教師あり学習
教師あり学習,回帰,分類入門

モジュール #5
線形回帰
単純および多重線形回帰,コスト関数,勾配降下法

モジュール #6
ロジスティック回帰
ロジスティック回帰,シグモイド関数,コスト関数

モジュール #7
決定木
決定木,エントロピー,情報ゲイン入門

モジュール #8
ランダムフォレスト
アンサンブル学習,ランダムフォレスト,ハイパーパラメータ調整

モジュール #9
サポートベクターマシン
SVM,カーネルトリック入門,およびソフトマージン SVM の概要

モジュール #10
教師なし学習
教師なし学習,クラスタリング,次元削減の概要

モジュール #11
K 平均法クラスタリング
K 平均法クラスタリングアルゴリズム,コスト関数,および Lloyds アルゴリズム

モジュール #12
階層的クラスタリング
階層的クラスタリング,凝集型クラスタリングと分割型クラスタリング

モジュール #13
主成分分析
PCA,固有値,および固有ベクトルの概要

モジュール #14
ディープラーニングの基礎
ディープラーニング,ニューラルネットワーク,およびパーセプトロンの概要

モジュール #15
畳み込みニューラルネットワーク
CNN,畳み込み層,およびプーリング層の概要

モジュール #16
再帰型ニューラルネットワーク
RNN,LSTM,および GRU の概要

モジュール #17
自然言語処理
NLP,テキスト前処理,単語埋め込みの概要

モジュール #18
モデルの評価と選択
評価,オーバーフィッティング,モデル選択手法の指標

モジュール #19
ハイパーパラメータ調整
ハイパーパラメータ調整,グリッド検索,ランダム検索の概要

モジュール #20
モデルの展開
機械学習モデルの展開,モデルの提供,および考慮事項

モジュール #21
機械学習における倫理と公平性
機械学習におけるバイアスと公平性,倫理,透明性

モジュール #22
機械学習のケーススタディ
機械学習の実際のアプリケーション,ケーススタディ,プロジェクト

モジュール #23
機械学習の高度なトピック
強化学習と生成モデルを含む機械学習の高度なトピック

モジュール #24
コースのまとめと結論
機械学習のキャリアにおける次のステップを計画する

言語学習アシスタント
音声サポート付き

こんにちは！始める準備はできましたか？マイクをテストしてみましょう。

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