Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
コース概要
教師あり学習: 分類と回帰
- バイアスと分散のトレードオフ
- 分類器としてのロジスティック回帰
- 分類器のパフォーマンスの測定
- サポートベクターマシン
- ニューラルネットワーク
- ランダムフォレスト
教師なし学習: クラスタリング、異常検出
- 主成分分析
- オートエンコーダ
高度なニューラル ネットワーク アーキテクチャ
- 画像解析用の畳み込みニューラル ネットワーク
- 時間構造データ用のリカレント ニューラル ネットワーク
- 長期短期記憶細胞
AI が解決できる問題の具体的な例:
- 画像解析
- 株価などの複雑な財務シリーズの予測
- 複雑なパターン認識
- 自然言語処理
- 推薦システム
AI アプリケーションに使用されるソフトウェア プラットフォーム:
- TensorFlow、テアノ、Caffe、Keras
- Apache Spark による大規模な AI: Mlib
AI 手法の限界を理解する: 失敗モード、コスト、一般的な問題点
- 過学習
- 観測データの偏り
- データが欠落している
- ニューラルネットワーク中毒
要求
このコースに参加するために必要な条件は特にありません。
28 時間