ロジスティック回帰：二値クロスエントロピー損失と最適化
ロジスティック回帰、二値クロスエントロピー、勾配降下法を明確に理解し、効果的な分類モデルを構築しましょう。
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このコースについて
機械学習モデルが二値分類の決定をどのように行い、それをゼロから構築する方法を学びたいと思いませんか？このコースでは、ロジスティック回帰の核となる概念を解き明かし、基本的な機械学習の原則を用いて二値の結果を予測するためのモデルを自信を持って実装および最適化できるようになります。
学習内容：
* 二値分類のためのロジスティック回帰の基本原則を理解する。
* 二値クロスエントロピー損失の数学的導出とその目的を学ぶ。
* 勾配降下法アルゴリズムを適用して損失を最小化し、モデルパラメータを最適化する。
* 基本的なプログラミング構造のみを使用して、基本的なロジスティック回帰モデルを実装する。
* 精度、適合率、再現率などの基本的な指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価する。
このコースは、基本的な統計的概念から始まり、ロジスティック回帰とその損失関数の数学的基礎を経て、モデルの最適化と評価の実践的なステップへと進みます。このコースは、分類モデルの仕組みを理解したい、機械学習やプログラミングの絶対的な初心者向けに設計されています。高度な数学や機械学習フレームワークの事前知識は必要ありません。
今日から分類モデルの理解と構築の旅を始めましょう。
得られるもの
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2時間42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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