機械学習モデルを作成する

概略

機械学習は、予測モデリングと人工知能の基盤となります。機械学習の核となる原則と、一般的なツールとフレームワークを使用して機械学習モデルをトレーニング、評価、使用する方法について説明します。

このラーニングパスは、基本的な数学的概念の知識を前提としています。 Python に関する経験も役立ちます。

データの探索と分析は、データサイエンスの中核です。データサイエンティストは、Python などのプログラミング言語でデータを探索、視覚化、操作するスキルを必要とします。

回帰は、数値を予測するために一般的に使用される機械学習です。

分類は、項目をクラスに分類するために使用される機械学習の一種です。

クラスタリングとは、似た項目をクラスターにグループ化するために使用される機械学習の一種です。

ディープラーニングは機械学習の高度な形式であり、接続されたニューロンのネットワークを通じて人間の脳が学習する方法をエミュレートします。