機械学習の選び方と使い方

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最近、機械学習が流行している中で、興味はあるがどのように学習すれば良いかわからないという声を耳にします。機械学習の基本的な勉強には、基礎的な概念の習得と、実際のプログラミングによる実装の両輪を回すことが重要です。しかしプログラミングが苦手なので全く踏み出せないという方もかなりの割合でいるようです。  そこで本講演では、「機械学習に興味があるが、全くやったことがない」「機械学習をちょっとはかじったが、プログラミングによる実装をやったことがない」方を対象として、座学と、プログラミングによる実装の両輪を回すことで、機械学習の理解を深めて頂くことを目的とします。

  1. 機械学習の基礎
    1. AIと機械学習
    2. 機械学習ひとめぐり
    3. 教師なし学習と教師あり学習
    4. ニューラルネットワークの基礎
  2. 機械学習の実装準備
    1. Pythonとは
    2. Google Colaboratoryとは
    3. Pythonの基礎
      1. 変数とデータ型
      2. リスト
      3. for文
      4. if文
      5. 辞書
  3. 機械学習の実装
    1. 機械学習の体験
    2. 決定木
      • アヤメの判別
    3. 重回帰分析
      • 映画の興行収入の予測
    4. その他
      • ロジスティック回帰
      • AdaBoost
      • ランダムフォレスト
  4. まとめ

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