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【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 中級編 -

Offered By: Udemy

Tags

Artificial Intelligence Courses Mathematics Courses Statistics & Probability Courses Programming Courses Data Visualization Courses Machine Learning Courses Python Courses Linear Algebra Courses NumPy Courses scikit-learn Courses Outlier Detection Courses

Course Description

Overview

日本語トップコースである【キカガク流】脱ブラックボックス講座の中級編が遂に登場!「キカガクの知識は現場で使える!」そんな講座を目指しました。微分・線形代数といった数学の基礎からPythonでの実装まで短時間で習得しましょう。

What you'll learn:
  • 機械学習の原理を数学から理解し、プログラミング(Python)で実装できるようになります。
  • 今まで難しそうに見えていた機械学習に用いられる数式の意味を理解できるようになります。
  • 機械学習に関する専門用語も数式と一緒に覚えることができます。
  • 線形代数を用いて複数の変数を考慮したモデルを作成できるようになります。
  • Numpyを用いた線形代数演算をプログラミングで実装が出来るようになります。
  • Scikit-learnを用いた機械学習の実装ができるようになります。
  • データの相関関係をひと目で可視化出来るようになります。
  • 平均・標準偏差・正規分布といった統計の数式と使い所が理解できます。
  • 外れ値の除去が行えるようになります。
  • 予測に大きな影響を与えている変数を見つけることができるようになります。

今回のゴール:「現場の解析」を知る

創業から9ヶ月、オフラインでの受講生の1300人、オンラインでの受講生1800人を突破している株式会社キカガクの『脱ブラックボックスセミナー』の中級編が登場!
初級編公開以来、「感動しました」との声を多くいただき、中級編への要望を多くいただいておりました。

微分・線形代数といった数学の基礎から、Pythonでの実装まで短時間で習得しましょう。
キカガクこだわりのスタイルである『手書きの数学』『ハンズオン形式のプログラミング』で実際に手を動かしながら学んでいただければ、理解できること間違いなしです。

中級編では機械学習で必要な数学のエッセンスがたくさん詰まっている「重回帰分析」をゴールに、線形代数統計重回帰分析まで一気通貫で解説します。
すでにUdemyで公開されている初級編の知識を前提として始め、数学やPythonの実装も順を追って解説しますので、初めての方でも学べる内容となっています。

初級編・中級編・上級編とステップアップしながら学ぶことで、データ解析の実務に必要なスキル考え方が学べる構成となっています。


Taught by

吉崎 亮介 and 株式会社 キカガク

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