A good introduction. The structure was mostly clear, but I wish there were a few more real-world examples. Still, learned a lot.
機械学習のための確率と分布
統計的推論と確率分布の強固な基盤を構築し、機械学習モデルが不確実性とデータパターンをどのように扱うかを理解します。
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このコースについて
機械学習は、不確実性を定量化し、データに基づいて結果を予測する能力の上に成り立っています。確率を理解することは、単にコードを実行することから、モデルがどのように機能するかを真に理解することへの第一歩です。このコースでは、確率の基本的な定義から、最新の人工知能を支える複雑な分布までを網羅し、データサイエンスに必要な数学的直観を提供します。
学習内容:
- 独立事象や条件付き論理などの基本的な確率概念を定義する
- ベイズの定理を適用して、新しい証拠に基づいてモデルの信念を更新する
- 二項分布、ポアソン分布、正規分布などの離散分布と連続分布を分析する
- 多変数データセットの文脈における周辺確率と同時確率を理解する
- Pythonの論理とコードスニペットを使用して分布計算を実践する
- モデルの不確実性と、最新の予測分析におけるその役割を評価する
コースは、基本的な専門用語と基本的な法則から始まり、特定の分布タイプとその機械学習アルゴリズムにおける実践的な応用へと進みます。詳細な説明を読み、統計理論の理解を強化するために設計された記述演習とコードベースの例を通じて知識を応用します。
このコースは、モデルの背後にある数学を理解したい統計学の予備知識がない初心者向けです。機械学習や高度な微積分に関する事前の経験は必要ありません。
今日から機械学習のための数学的基盤を構築しましょう。
得られるもの
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無期限アクセス
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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 (7)
しっかりしたコースです。構成は論理的で、ほとんどの例が役立ちました。ただ、もう少し実例が欲しかったです。
ある程度の予備知識がある人には良いコース。全くの初心者だと、いくつか概念が難しいかも。構成は論理的だけど。
Fantastic course. The examples used were spot on and really helped solidify the concepts. My understanding has improved dramatically.
Brilliant course! The flow of information was perfect, and the examples really solidified the concepts. Loved it!
Good introduction to the topic. The structure was logical, and most of the examples were relevant, though I wished for more depth in certain areas.
かなり良い基礎です。説明は概ね分かりやすく、構成も理にかなっていました。やる価値のあるコースだと思います。
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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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