中級
チャプター 4つ · 5分
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クラス紹介

Pythonの機械学習、なぜそれが必要なのか?


機械学習 (機械学習)イランって何?

機械学習は人工知能の分野であり、データを自律的に学習して改善するコンピューターアルゴリズムです。 データ分析用のモデル作成を自動化することで、ソフトウェアはデータに基づいて自動的に学習し、パターンを見つけ、パフォーマンスを向上させます。


✅ 機械学習でできる素晴らしいことをいくつかご紹介します。

  • Siri などの音声アシスタントを有効にする
  • ソーシャルメディアチャンネルで友達やグループを紹介しましょう。
  • GPSは、どのルートが交通量の多いルートを予測し、ルートを変更します。
  • 検索エンジンはますます検索結果を明確化し、最適化しています。
  • NetflixやYouTubeなどのストリーミングサービスは、ユーザーが好む可能性のあるコンテンツを自動的に紹介します。



機械学習は、現代人の日常生活に最も密接に関係する技術と言えるほど、現在、私たちの生活に大きな影響を与えています!この授業では、機械学習の全体的なプロセスについて学びます。作業効率を高め、分析を自動化し、予測力を向上させたいなら、今すぐ機械学習のクラスを受講しましょう!



Pythonを使った機械学習!今すぐ勉強を始めましょう!



なぜデータキャンパスの機械学習クラスなのか?

このコースは、さまざまな経験と実証済みの専門知識に基づいて、20年以上の経験を持つデータ分析の専門家によって教えられます。ステップバイステップのプロセスを完了し、アルゴリズムを習得するカリキュラムにより、予測、分類、クラスタリング、関連する推奨事項を含む4つの機械学習目標と、予測力の高い13の実証済みのコアアルゴリズムを習得することができ、データの正規化、データセットのセグメンテーション、アルゴリズムの適用、ハイパーパラメータのチューニング、選挙投票者予測や患者予測などの実践的なトピックを含む実際のデータへの適用までの全プロセスを網羅しています。

この授業をあきらめず、Pythonのディープラーニングを最後まで学びましょう!



コース効果

  • 収集されたデータの正規化、変換、トレーニング/テストデータセットの分割などの分析前処理手順を実行できます。
  • 予測、分類、クラスタリング、推奨など、機械学習の4つの目的に13のコアアルゴリズムを使用できます。
  • ハイパーパラメーターの調整方法を学ぶことで、最高の予測可能性で最適な結果を導き出すことができます。
  • アンサンブル技術を適用することで、複数の機械学習アルゴリズムを組み合わせることで、より高い予測力を引き出すことができます。
  • 作業効率を高めたり、分析を自動化して予測可能性を高めたりできます。


クラス推薦対象

  • Pythonの基本講座をある程度マスターした方
  • 前処理プロセスとアルゴリズムを明確に理解したい方
  • 人工知能データアナリストになりたいビジネスパーソンや求職者
  • 予測、レコメンデーション、クラスタなどの分析を自動化したい開発者
  • 機械学習を学習することで、反復作業の効率と予測可能性を向上させたい方
  • 従来の統計分析に加えて最新の機械学習技術を用いて研究成果を上げたい研究者


このクラスが特別な2つの理由

① データ分析の専門家が20年以上にわたって教える機械学習コース

② 機械学習の13のコアアルゴリズムを学ぶための講義






カリキュラム

クリエイター紹介

データキャンパス

データキャンパス

統計分析とビッグデータ分析に関する20年以上の専門知識を通じて、教授、研究者、実務家、大学(研究所)、求職者向けのトレーニングを実施してきました。データ分析はもはや選択肢ではなく、必要不可欠です。Python、ビッグデータアナリスト証明書、ソーシャルリサーチアナリスト証明書をはじめ、Data Campusではすべてを一度に解決できます。高度に専門化されたカリキュラムは、データアナリストの能力を強化し、実践的なスキルを育みます。

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