【ビジネスパーソン × AI・機械学習】理論とプログラムの双方の視点による、非エンジニア向けAI・機械学習の解説コース
ケーススタディーを通じて、理論とプログラムの両視点から、機械学習の予測モデル構築方法・評価方法・予測方法、およびプログラムでの実現方法を解説。AI・機械学習の機能や、課題把握から予測までの流れ、AI技術者のタスクを解像度高く理解できます。
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Mar 2023
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What you will learn
機械学習における、課題把握から予測実施までの一般的な流れ
ケーススタディーを通じた、決定木の予測モデルの構築方法、評価方法、予測方法、およびプログラムによる実現方法
ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、それぞれを利用した予測方法の概要、およびメリット・デメリット
決定木の予測モデルの性能を改善する方法と、プログラムによる実現方法
プログラムによる学習データの前処理方法
AI・機械学習システムのプレ運用、運用時の注意点
AI・機械学習関連プロジェクトで、非エンジニアが注意すべきポイント
AI・機械学習関連のキーワード
（プログラム解説の事前知識として）プログラムが動く環境、プログラムの構成要素、プログラムの処理順序
（プログラム解説の事前知識として）Google Colaboratoryの使い方、プログラミング言語Pythonの書き方
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1/21/2023
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3/3/2023
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