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コース概要
- ML の概要 人工知能の一部としての機械学習 ML の種類 ML アルゴリズム ML の課題と使用の可能性 ML における過学習とバイアス分散のトレードオフ 機械学習のテクニック 機械学習のワークフロー 教師あり学習 – 分類、回帰 教師なし学習 – クラスタリング、異常検出 半教師あり学習と Reinforcement Learning 機械学習における考察 データの前処理 データの準備と変換 特徴エンジニアリング 特徴スケーリング 次元削減と変数選択 データの視覚化 探索的分析 ケーススタディ 高度な特徴エンジニアリングと予測のための線形回帰の結果への影響 時系列分析月次売上高の予測 - 基本的な方法、季節調整、回帰、指数平滑法、ARIMA、ニューラル ネットワーク マーケット バスケット分析と相関ルール マイニング クラスタリングと自己組織化マップを使用したセグメンテーション分析 ロジスティック回帰を使用した顧客がデフォルトする可能性の高い分類、決定ツリー、xgboost、svm
要求
0] ファンダメンタルズに関する知識と認識
14 時間