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コース概要
導入
Azure Machine Learning 概要
- AzureMachine Learningとは何ですか?
- Azure 機械学習機能
- Azure Machine Learning アーキテクチャ
Machine Learning動作環境の準備
- Azure Machine Learning ラボ環境をセットアップしています
情報処理
- データとデータセットのインポートと解凍
- データの変換とクリーニング
- トレーニングデータとテストデータを分離する
分類と回帰
- バイナリおよびマルチバイナリ モデルの作成
- 回帰モデルの操作
- ハイパーパラメータとパラメータの調整
- 予測分析と影響分析の実装
- デシジョン ツリーとデシジョン フォレストの構築
クラスタリング
- クラスター分析の実装
NLP
- データの特徴付けとラベル付け
- テキスト分析の使用
推薦システム
- Matchbox Recommender モデルの操作
導入
- 機械学習モデル Web サービスの作成、公開、利用
要約と結論
要求
- Azureクラウドプラットフォームの経験
観客
- データサイエンティスト
14 時間