機械学習モデルを作成する

中級
データ サイエンティスト
Visual Studio Code

機械学習は、予測モデリングと人工知能の基盤となります。 機械学習の核となる原則と、一般的なツールとフレームワークを使用して機械学習モデルをトレーニング、評価、および使用する方法について説明します。

前提条件

このラーニング パスは、基本的な数学的概念の知識を前提としています。 Python に関する経験も役立ちます。 Python の使用を開始するには、「Python の最初のステップ」のラーニング パスを完了してください。

このラーニング パス内のモジュール

データの探索と分析は、データ サイエンスの中核です。 データ科学者は、Python などの言語でデータを探索、視覚化、操作するスキルを必要とします。

回帰は、数値を予測するために一般的に使用される機械学習です。

分類は、項目をクラスに分類するために使用される機械学習の一種です。

クラスタリングとは、似た項目をクラスターにグループ化するために使用される機械学習の一種です。

ディープ ラーニングは機械学習の高度な形式であり、接続されたニューロンのネットワークを通じて人間の脳が学習する方法をエミュレートします。