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コース概要
機械学習の基礎
- 機械学習の概念とワークフローの紹介
- 監督学習と非監督学習
- 機械学習モデルの評価:指標と手法
ベイジアン方法
- ナイーブベイズと多項モデル
- ベイジアンカテゴリカルデータ分析
- ベイジアングラフィカルモデル
回帰手法
- 線形回帰
- ロジスティック回帰
- 一般化線形モデル(GLM)
- 混合モデルと加法的モデル
次元削減
- 主成分分析(PCA)
- 因子分析(FA)
- 独立成分分析(ICA)
分類手法
- K-Nearest Neighbors (KNN)
- 回帰と分類のためのサポートベクターマシン(SVM)
- ブースティングとアンサンブルモデル
ニューラルネットワーク
- ニューラルネットワークの紹介
- 分類と回帰のためのディープラーニングの応用
- ニューラルネットワークのトレーニングと調整
高度なアルゴリズムとモデル
- 隠れマルコフモデル(HMM)
- 状態空間モデル
- EM アルゴリズム
クラスタリング手法
- クラスタリングと非監督学習の紹介
- 一般的なクラスタリングアルゴリズム:K-Means, 層別クラスタリング
- クラスタリングのユースケースと実践的な応用
まとめと次なるステップ
要求
- 統計とデータ分析の基本的な理解
- R, Python、または他の関連プログラミング言語でのプログラミング経験
対象者
- データサイエンティスト
- 統計家
14 時間
お客様の声 (5)
運動と表示のバリエーション。
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
コース - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
機械翻訳
それは情報的で役立つものでした
Brenton - Lotterywest
コース - Building Web Applications in R with Shiny
機械翻訳
トレーニングのテーマに関連する多くの例と演習。
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
コース - Advanced R Programming
機械翻訳
トレーナーは忍耐強く、私たち全員がトピックを理解していることを確認するために熱心でした。クラスは参加するのが楽しかったです。
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
コース - Statistical Analysis using SPSS
機械翻訳
1日目と2日目は私にとって非常にわかりやすく、その経験を本当に楽しむことができました。
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
コース - R Fundamentals
機械翻訳