scikit-learnとGradient Boostingを使った機械学習アルゴリズム
わかりやすい解説と実践的なコーディング演習を通じて、基礎的なMLモデル、特徴量の前処理、および最新の勾配ブースティング技術をマスターします。
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AIインストラクター
どのレッスンでも質問すれば、いつでもすぐに分かりやすい答えが返ってきます。 -
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スケジュールも締め切りもなし。自分のペースで、好きなときに学べます。 -
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日本語で
レッスン、課題、修了証まで、すべてあなたの言語で。
このコースについて
機械学習は、アルゴリズムがどのようにデータを処理し、正確な予測を生成するかの理解に基づいています。本コースでは、基礎的な統計の原則から最新のアンサンブル手法まで、コアとなる機械学習アルゴリズムへの体系的な導入を提供します。
学習内容:
- コアとなる機械学習の用語、評価指標、および教師あり学習の概念を理解する。
- データの前処理、特徴量のスケーリング、およびクリーンなワークフローパイプラインに scikit-learn を適用する。
- 決定木とアンサンブル手法を使用して、ベースラインの分類および回帰モデルを構築する。
- XGBoost、CatBoost、LightGBM などの高性能な勾配ブースティングフレームワークを実装する。
- モデルのパフォーマンスを最適化するためのハイパーパラメータチューニングとクロスバリデーション戦略を実践する。
- 特徴量の重要度と評価指標を使用してモデルの予測を解釈する。
基礎的な定義と数学的直感から始まり、コンテンツは論理的に実践的なコード例と実装へと進みます。初心者向けに特別に設計されており、開始するには基本的な Python の知識のみが必要です。機械学習アルゴリズムの理解を深めるために、今すぐ読み始めましょう。
得られるもの
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修了証
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パーソナルAIチューター
レッスンで詰まった？組み込みチューターにいつでも何でも聞いてみよう。 -
♾️
無期限アクセス
いつでも再開可能、有効期限なし -
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スマホでもPCでも
どこでもどんな端末でも -
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14日返金保証
理由を聞きません -
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短く要点だけ
2時間48分の実践的な内容
レビュー
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よくある質問
このコースを受けるには何が必要ですか？ +
インターネットに接続したスマホかパソコンだけ。インストールも特別な機材も不要です。
支払い方法は？ +
Stripe経由のカードで。カード情報は当社では保存せず、Stripeが安全に取り扱います。
返金できますか？ +
はい — 14日以内なら理由を問わず全額返金。
いつまでアクセスできますか？ +
ずっと。購入後はあなたのもの。いつでも見返せます。
修了証はもらえますか？ +
はい。修了するとLinkedInプロフィールに追加できる修了証を受け取れます。
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