Pythonによる機械学習実践演習~線形回帰からCNNやRNNなどの最新DeepLearningアルゴリズムまで~
本コースは、機械学習を用いたデータ分析のコースです。機械学習をする前の基本的な統計処理から、最近流行りのディープラーニングまで学ぶことができます。Jupyter notebookを用いて、手を動かしながら解説していきます。
Description
※各sectionごとのコースの流れと理論の概要についての説明講義のみ無料でプレビューにて公開してあります。受講する前に一度視聴して、レベル感などを確かめてから受講を決定されることをお勧めします。
本コースは、機械学習の仕組みから、chainer、tensorflowを用いたDeepLearningの実装までカバーした講座です。
こんな方にオススメ
- 機械学習がよくわからない
- ビジネスで機械学習を応用したい
- Deep Learningを実際に動かしながら学びたい
受講するメリット
- 教科書では学びにくい実装の部分を、一緒に手を動かしながら学習できます。
- 複雑な数理やアルゴリズムはあえてスキップしているので、直感的な理解が得られます。
- 機械学習だけでなく、データ分析全体の流れを理解できます。
学習のステップ
- 機械学習とは何かを理解します。
- データ分析の流れを理解します。
- 教師あり学習を理解・実装できるようになります。
- 教師なし学習を理解・実装できるようになります。
- ニューラルネットワークについて、理解・実装できるようになります。
- Deep Learningを理解、実装できるようになります。
以上のステップでは、各セクションで機械学習を用いたデータ分析の流れに沿うことで、繰り返し学習を行い、現場ですぐに使える知識と技術を学んでいきます。
実装の講義では、データ分析の現場で頻繁に利用されているJupyter notebook上でPythonを実装していきます。
What You Will Learn!
- 機械学習を用いたデータ分析の流れが理解できます。
- Deep Learning(CNNやRNN)を実装できます。
- 教師あり学習、教師なし学習をそれぞれ理解することができます。
- データの前処理について学ぶことができます。
- scikit-learn, chainer, tensorflowの使い方をマスターできます。
Who Should Attend!
- ある程度プログラミング言語は触ったことがあり、機械学習を仕事に応用したり、教養として機械学習を学びたい方。