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コース概要
Neural Networks の紹介
応用入門 Machine Learning
- 統計学習と機械学習
- 反復と評価
- バイアスと分散のトレードオフ
Machine LearningとPython
- ライブラリの選択
- アドオンツール
機械学習の概念と応用
回帰
- 線形回帰
- 一般化と非線形性
- ユースケース
分類
- ベイジアンの復習
- ナイーブ・ベイズ
- ロジスティック回帰
- K-最近隣
- Use Case秒
相互検証とリサンプリング
- 相互検証アプローチ
- Bootstrap
- Use Case秒
教師なし学習
- K 平均法クラスタリング
- 例
- 教師なし学習と K 平均法を超えた課題
NLP メソッドの簡単な紹介
- 単語と文のトークン化
- テキスト分類
- 感情分析
- スペル修正
- 情報抽出
- 解析する
- 意味の抽出
- 質問応答
人工知能 & Deep Learning
技術概要
- Rv/s Python
- Caffe 対 Tensor フロー
- 各種Machine Learningライブラリ
業界の事例紹介
要求
- ビジネスオペレーションに関する基本的な知識、および技術的な知識を持っていること 。
- ソフトウェアやシステムの基本的な理解があること 。
- Statisticsの基本的な理解(Excelレベル) 。
21 時間
お客様の声 (1)
The enthusiasm to the topic. The examples he made an he explained it very well. Sympatic. A little to detailed for beginners. For managers, it could be more abstract in fewer days. But it was designed to fit and we had a good alignment in advance.