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コース概要
教師あり学習：分類と回帰
- Pythonでの機械学習：scikit-learn APIの入門
- 線形回帰とロジスティック回帰
- サポートベクトル機械（SVM）
- ニューラルネットワーク
- ランダムフォレスト
- scikit-learnを用いたエンドツーエンドの教師あり学習パイプラインの構築
- データファイルの処理
- 欠損値の補完
- カテゴリカル変数の処理
- データの可視化
AIアプリケーション向けのPythonフレームワーク：
- TensorFlow、Theano、Caffe、Keras
- Apache SparkによるスケーラブルなAI：Mlib
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（CNN）
- 時間構造データ用の再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
- Long Short-Term Memory（LSTM）セル
教師なし学習：クラスタリング、異常検知
- scikit-learnを用いた主成分分析（PCA）の実装
- Kerasを用いたオートエンコーダーの実装
AIが解決できる問題の実例（Jupyterノートブックを用いたハンズオン演習）、例：
- 画像解析
- 株価など複雑な金融系列の予測
- 複雑なパターン認識
- 自然言語処理（NLP）
- レコメンダーシステム
AI手法の限界を理解する：失敗モード、コスト、一般的な困難さ
- オーバーフィッティング
- バイアス／バリアンスのトレードオフ
- 観察データにおけるバイアス
- ニューラルネットワークの汚染（ポイズニング）
応用プロジェクトワーク（任意）
要求
このコースを受講するための特定の要件はありません。
28 時間
お客様の声 (2)
実際の会社データを使用していた。 トレーナーは参加者を参加させ、競争させる非常に良いアプローチを持っていた
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
コース - Applied AI from Scratch in Python
機械翻訳
講師はその分野の専門家であり、理論を実践に優れた形で結びつけていました。
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
コース - Applied AI from Scratch in Python
機械翻訳
