機械学習:分類

機械学習:分類

Machine Learning
20
5月, 2021

コースについて

機械学習分類は、機械学習分野で最も人気のある研究分野の1つです。このコースでは、決定木、ランダムフォレスト、SVM、ニューラルネットワークなど、一般的で広く使用されている多くの機械学習分類アルゴリズムについて学びます。また、感情分析、詐欺検出、画像分類などの実際の問題を解決するためにそれらを適用する機会があります。簡単なものから複雑なものまで、各アルゴリズムを1つずつ学び、実際のデータセットに適用します。さらに、分類モデルを評価し、適切な問題でそれらを使用する方法についても学習します。

学習目的

  • 機械学習の分類の問題を理解する
  • 線形分類器とロジスティック回帰モデルの概念、勾配上昇を使用してそれらを学習し、実際の事例とデータセットに適用する方法についての知識を習得する
  • 分類における過剰適合を防ぐ方法と正則化についての知識を習得する
  • 決定木モデル、ブースティングモデル、SVM、ナイーブベイズ、ランダムフォレスト、フィードフォワードニューラルネットワークに関する知識を習得するそれらを実際の事例とデータセットに適用できる
  • 適合率と再現率に関する知識を習得するさまざまな問題にこれらを使用するタイミングを知る
  • 膨大なデータセットのメソッドに関する知識を習得するそれらを実際の事例に適用できる
  • コースで学んだすべての分類アルゴリズムを実際の問題とデータセットに適用できる

Course Content

Time: 59 hours

モジュール1:分類の問題の理解  0/0

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モジュール2:基本的な分類アルゴリズム  0/0

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課題1:プロジェクト-分類アルゴリズムを使用してクライアントのローン返済能力を予測する モジュール3:膨大なデータセットの評価と処理、機械学習システムの設計  0/0

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Instructor

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