Pythonによる機械学習と予測分析 入門

機械学習は、業界が意思決定を行う方法を変革していますが、数学とコードの学習を始めることは圧倒されるように感じるかもしれません。このコースでは、複雑なアルゴリズムを、明確で段階的なPythonの説明と記述されたコード例に分解します。 基本的なデータ概念の理解から、予測モデルの自信を持った構築、評価、調整へと移行します。業界標準のライブラリを使用して、データのクリーンアップ、特徴量のエンジニアリング、およびコアアルゴリズムの実装方法を学ぶことにより、現実世界の分析問題を解決するために必要な実践的なスキルを習得します。 学習内容: - 教師あり学習と教師なし学習のパラダイムを含む、基礎的な機械学習の概念を理解する。 - 最新のデータ前処理技術と特徴量エンジニアリングを使用して、生のデータセットを準備およびクリーンアップする。 - 線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、およびランダムフォレストを使用して予測モデルを構築する。 - 精度 (precision)、再現率 (recall)、F1スコア、およびROC曲線を使用してモデルのパフォーマンスを正確に評価する。 - 再現性のあるデータワークフローを確保し、データリークを防ぐためにパイプライン設計パターンを適用する。 - 複雑なパターン認識のために、基本的なニューラルネットワークとクラスタリングアルゴリズムを実装する。 カリキュラムは、実践的な予測モデリングに進む前に、必須の専門用語とデータ準備の基礎から始まります。単純な線形モデルから複雑なアンサンブル手法へと進み、モデルの評価とパイプライン設計で締めくくります。 このコースは、機械学習の完全な初心者、データアナリスト志望者、および予測分析にスキルを拡大したいソフトウェア開発者向けに設計されています。事前の機械学習の経験は必要ありません。 Pythonを使用した予測モデリングの可能性を解き放つために、今日から読み始めましょう。