教師あり学習
最も一般的な機械学習のタイプをマスターします。ラベル付きデータに基づいて予測を行うモデルの構築方法を学び、回帰タスクと分類タスクをカバーします。
8 courses
線形回帰理論とPythonの実装をゼロからマスターすることにより，機械学習とディープ学習のための強固な基礎を構築する。
構造化されたステップバイステップの書き込みガイドを通して、Python と scikit-learn を用いて予測モデルを構築、評価、最適化します。
Python と scikit-learn を用いて予測モデルを構築、チューニング、評価し、実世界の分類と回帰問題を解く。
監視型機械学習の背後にあるコアアルゴリズムと数学的原理を理解することにより，予測モデリングにおける堅牢な基礎を構築する。
現代の機械学習技術を用いて実用的な問題を解くための予測モデル化とデータパターンにおける堅牢な基礎を構築する。
現代のアルゴリズム技術を用いて，実世界のデータの課題を解決するために信頼性のある予測モデルを構築し，適用する。
Pythonで最初の予測モデルを構築するための回帰と分類の基礎を習得します。
回帰および分類アルゴリズムを習得し、データ駆動型問題を解決することで、予測モデリングの強固な基盤を築きます。