Pythonを動かして理解する機械学習 ~回帰と分類~

Pythonプログラミングを用いた丁寧な解説で、機械学習を原理から学習します。AIエンジニアとして知っておくべき素養として、ライブラリの中の動きに迫って実際にコーディングしながら理解を深めていきます。

  • 講師:田中健太
  • 教材提供:トレノケート株式会社
  • 最終更新:2022/03/14
  • 言語:日本語
Pythonを動かして理解する機械学習 ~回帰と分類~

¥3,560

コース概要

  • 学習時間の目安:10時間
  • 総単元数:110件
  • 受講期間:購入当日 ~ 購入90日後
  • 修了証明書発行
  • PC、モバイルにて視聴可
                        

コースの詳細>

対象者

  • 機械学習の原理をPythonとともに学習したい方
  • AIエンジニアとしてより深い知識を確保したい方
  • Pythonやライブラリの基礎を学習後にステップアップしたい方

このコースで身につくスキル

  • 機械学習がPythonでどのようにプログラムされるのか理解できる
  • ライブラリの中で行われる処理がイメージできる
  • D次元線形回帰モデルの仕組みが理解できる
  • 2次元3クラス分類ロジスティック回帰モデルが理解できる

コース概要

  • 学習時間の目安:10時間
  • 総単元数:110件
  • 受講期間:購入当日 ~ 購入90日後
  • 修了証明書発行
  • PC、モバイルにて視聴可
本コースでは、Pythonプログラミングの基礎、AIを理解するための数学を身に着けた方向けに、機械学習の全体像を把握し、主に回帰分類の原理の理解を目指すコースとなっています。

機械学習は、クラウドサービスやライブラリで手軽に行えるようになってきました。しかし、それをしっかりと使いこなすにはライブラリの中で何が起こっているのか理解した上でデータを扱う必要があります。本コースのハンズオンではあらかじめある程度用意されたコードをもとに大事なコードを講師の案内とともにつけたり、Pythonで実際に回帰、分類を実現するコードを実装しながら進めていきます。

回帰は、次元を徐々にあげていき、どのように実現されるかをプログラムとして、また数学として解釈していきます。分類では、オーバーフィッティングの問題から2次元3クラス分類ロジスティック回帰モデルの理解を目指して丁寧に進めていきます。

ご用意いただく環境

  • Google Colab
  • Pythonを動かして理解する機械学習 ~回帰と分類~
    • Pythonで仕組みを理解する機械学習入門①-回帰-
      • オープニング
      • はじめに 機械学習とは
      • Session 1 1次元入力の線形回帰モデル
      • Session 2 パラメータの解析解
      • Session 3 2次元線形回帰モデル
      • Session 4 D次元線形回帰モデル
      • Session 5 線形基底関数モデル
    • Pythonで仕組みを理解する機械学習入門②-分類-

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