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キカガク「AI人材育成長期コース」で学べること(書き途中)

コースの内容

Pythonの基礎

  • 環境構築
  • Pythonの基礎
  • PandasとMatplotlibの基礎

機械学習の基礎1

  • 教師あり学習:回帰1 / 回帰2
    • 線形回帰
      • 単回帰分析
      • 重回帰分析
      • Ridge 回帰(リッジ回帰)
      • Lasso 回帰(ラッソ回帰)
    • 非線形回帰
      • 決定木(回帰木)
      • ランダムフォレスト
      • ニューラルネットワーク
  • データ前処理1
  • データ前処理2

機械学習の基礎2

  • 教師あり学習:分類1
    • k- 近傍法
    • 決定木(分類木)
    • ランダムフォレスト
    • 非線形サポートベクトルマシン
    • ニューラルネットワーク
  • 教師あり学習:分類2
    • Accuracy(正解率)
    • Precision(適合率)
    • Recall(再現率)
    • F1 score(F 値)

機械学習の基礎3

  • ハイパーパラメーター調整
    • K- 分割交差検証 (K-fold cross-validation)
    • 手動での調整
    • グリッドサーチ (Grid Search)
    • ランダムサーチ (Random Search)
    • ベイズ最適化 (Bayesian Optimization)
  • 教師なし学習
    • 主成分分析 (Principal Component Analysis)
    • k- 平均法 (k-means)

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