コース概要

導入

R 開発環境のセットアップ

ディープラーニング vs ニューラルネットワーク vs Machine Learning

教師なし学習モデルの構築

ケーススタディ: 既存のデータを使用した結果の予測

分析用のテストおよびトレーニング データ セットの準備

データのクラスタリング

データの分類

データの視覚化

モデルのパフォーマンスの評価

モデルパラメータの反復処理

ハイパーパラメータチューニング

モデルと現実世界のアプリケーションの統合

Machine Learning アプリケーションのデプロイ

トラブルシューティング

要約と結論

要求

  • Rプログラミングの経験
  • 機械学習の概念の理解
  21 時間

参加者の人数



Price per participant

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