機械学習の基礎

機械学習は主要な産業をすべて変えていますが、この分野に初めて取り組むと、複雑な数学とコード化の障害により圧倒されるかもしれません。このテキストベースのコースは、これらの障害を取り除き、核となる概念を理解し、自信を持って最初のモデルを書くことを助けます。好奇心旺盛な初心者から、アルゴリズムがデータからどのように学習するかを理解する能力のある実践者へと移行します。明確で段階的な説明を読むことにより、PyTorchを使用してデータセットを準備し、ニューラルネットワークを構築し、モデルの性能を評価する方法を学びます。 学ぶことは 機械学習アルゴリズムの数学的・概念的基礎を理解する。 予測分析のための線形およびロジスティック回帰モデルの構築と訓練 ＰｙＴｏｒｃｈを用いた多層パーセプトロンと深層ニューラルネットワークの実装 コンピュータビジョンと自然言語処理モデルの基礎を探る モデルの性能評価のための最近の検証技術と指標を紹介した。 また，データパイプラインの管理とモデル訓練の追跡に基本的なＭＬＯｐｓの概念を適用する。 まず、学習アルゴリズムの基本的な用語とその背後にある数学的直感を説明します。次に、分類、回帰、基本的なディープ・ラーニングのタスクに対するきれいなPyTorchコードの書き方を説明する構造化されたテキストのレッスンを通して進みます。 機械学習の概念と実践を，既往の経験を要せずに明確に理解したい，データ科学者，開発者，分析思考者を対象とした。 人工知能の世界への旅を始め、今日から機械学習の基礎を構築してください。