紹介
- はじめに
- 機会学習とは
- 線形回帰
- ロジスティック回帰
- 決定木
- ランダムフォレスト
- ニューラルネットワーク
- 主成分分析
- クラスタリング
What you'll learn
- AI、機械学習の基礎についての理解
- それぞれのアルゴリズムについてのざっくりとした理解
- それぞれのアルゴリズムのメリットとデメリット
- それぞれのアルゴリズムの利用例
Description
昨今話題になっている機械学習について、そもそもの定義、AIと機械学習の違いなどを学びます。他にも線形回帰からランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、k-means法などについても説明します。
数学や機械学習に関して前知識の無い方向けの初級講座です。
The University of Sheffield
Other Courses
About the instructors
- 4.05 Calificación
- 183 Estudiantes
- 2 Cursos
アルテアエンジニアリング 株式会社
シミュレーション、HPC、データアナリティクス
Altairは、シミュレーション、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）、データ分析、AIに関するソフトウェアおよびクラウドソリューションを提供する、計算科学と人工知能（AI）の分野で世界をリードする企業です。
Altairは、あらゆる業界の企業がより効果的に競争し、接続が強化された世界でより賢明な意思決定を行うことを可能にし、さらに環境に優しく持続可能な未来を創造します。
Student feedback
4.05
Course Rating
Reviews
Toshiaki H
04-12-2023
論理的な説明でわかりやすかったです。
林 和弘
19-06-2023
多変量解析について、ざざっと説明をしてくれ理解を深めている。