機械学習

初心者向けに設計されたこの実践的なコースで、Python の基本をマスターしましょう。インタラクティブなラボと実践的な課題を通じて、データ型、制御構造、関数、モジュール、データ構造などの重要な概念を学びます。Python プログラミングの旅を始める人に最適です。

教師あり学習。もしあなたがこの用語を初めて耳にしたり読んだりしたのであれば、その意味がまったくわからないかもしれません。心配しないでください。このラボでは、教師あり学習について包括的な理解を得ることができます。そして、次の実験の章では、教師あり学習を使ってデータ予測を行う方法を学びます。

このコースでは、教師あり学習におけるもう 1 つの重要なアプリケーション、つまり分類問題の解決方法を学びます。以下のレッスンでは、ロジスティック回帰、k-最近傍法、ナイーブベイズ、サポートベクターマシン、パーセプトロンと人工ニューラルネットワーク、決定木とランダムフォレスト、バギングとブースティング手法に触れます。コースでは、これらの各手法の原理から始まります。あなたは、その実装を完全に理解する必要があります。

このコースでは、教師なし学習を完全に理解し、教師なし学習を使ってデータのクラスタリングを行う方法を学びます。

このコースでは、ニューラルネットワークの基本原理、TensorFlow、Keras、PyTorch の基本原理、および線形回帰、ロジスティック回帰、多層ニューラルネットワークの基本原理を含む、ディープラーニングの基本概念を学びます。また、TensorFlow、Keras、PyTorch を使用して線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、および多層ニューラルネットワークモデルを構築する方法も学びます。

このコースでは、scikit-learn を使ってデータから予測モデルを構築する方法を学びます。機械学習の基本概念を探索し、scikit-learn を使って教師あり学習と教師なし学習の問題を解く方法を見ていきます。また、モデルの評価方法、パラメータの調整方法、一般的な落とし穴を避ける方法も学びます。実世界のデータセットを使った機械学習の問題の例を通して学んでいきます。

このコースでは、TensorFlow 2 の基本概念と構文、および TensorFlow 2 を使用してディープラーニングアルゴリズムを実装する方法を学びます。

このコースでは、OpenCV の基本を学びます。画像や動画の読み込み、書き込み、表示方法を学びます。また、画像や動画にさまざまな形状を描画する方法も学びます。

このコースには機械学習のたくさんのラボが含まれています。各ラボは詳細なガイダンスと解決策を備えた小規模な機械学習プロジェクトです。これらのラボを完了することで、機械学習のスキルを練習し、コーディング能力を向上させ、クリーンで効率的なコードの書き方を学ぶことができます。

このコースには機械学習に関する多数のチャレンジが含まれています。各チャレンジは詳細な指示と解決策を備えた小規模な機械学習プロジェクトです。これらのチャレンジを解くことで、機械学習のスキルを練習し、問題解決能力を向上させ、クリーンで効率的なコードの書き方を学ぶことができます。