Python プログラミング Step2 ～ AI ライブラリ学習と機械学習実習編 ～

BizLearn［ビズラーン］オンライン通信講座 Verified independent store

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Course Contents 講座内容 第１章 機械学習 機械学習の概要と、機械学習で使われている手法の概要、学習環境について学習します。 レッスン１ 機械学習とは レッスン２ データに関する用語 レッスン３ 機械学習の手法 レッスン４ 機械学習モデルの構築 レッスン５ 機械学習の環境 レッスン６ Google Colaboratory 第２章 Numpy 多次元配列を効率良く扱う NumPy ライブラリと統計学の基礎について学習します。 レッスン１ Numpy とは レッスン２ 平均値 レッスン３ 中央値 レッスン４ 最頻値 レッスン５ 分数 レッスン６ 標準偏差 レッスン７ 共分散 第３章 pandas データの操作・分析ツールである pandas について学習します。 レッスン１ pandas とは レッスン２ Series レッスン３ DataFrame の基本操作１ レッスン４ DataFrame の基本操作２ レッスン５ DataFrame の基本操作３ レッスン６ ndarray（numpy配列）への変換 第４章 Matplotlib Matplotlib ライブラリを使用して、DataFrame のデータを可視化する方法を学びます。 レッスン１ Matplotlib とは レッスン２ 天気データのグラフ化 レッスン３ 箱ひげ図 レッスン４ ヒストグラム レッスン５ 散布図、散布図行列 レッスン６ ヒートマップ／クラスターマップ レッスン７ 行列や2次元データの画像化 第５章 scikit-learn scikit-learn の概要と添付データについて学習します。 レッスン１ scikit-learnとは レッスン２ サポートするアルゴリズムと機能 レッスン３ 添付のデータセット レッスン４ カルフォルニア住宅価格データ レッスン５ アヤメの品種データ レッスン６ 画像のデータセット 第６章 回帰分析 機械学習の回帰分析について学習します。 レッスン１ 回帰分析とは レッスン２ 単回帰分析と重回帰分析 レッスン３ 相関係数 レッスン４ 回帰分析の手順 レッスン５ 学習用データの準備 レッスン６ 単回帰分析の実施と評価 レッスン７ 重回帰分析の実施と評価 第７章 クラス分類 機械学習のクラス分類について学習します。 レッスン１ クラス分類 レッスン２ サポートベクターマシン(SVM) レッスン３ カーネル法 レッスン４ クラス分類の手順 レッスン５ 学習用データの準備 レッスン６ クラス分類の実施と評価 レッスン７ クラス分類（画像）の実施と評価 第８章 クラスタリング 機械学習のクラスタリングについて学習します。 レッスン１ クラスタリングとは レッスン２ クラスタリングのアルゴリズム レッスン３ クラスタリングの手順 レッスン４ ハイパーパラメーター探索 レッスン５ 前処理とモデルの生成 レッスン６ クラスタリングの実施と評価 Show more