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フェーズ 02
機械学習の基礎
古典的な機械学習 — 現在の本番AIシステムの大部分を支える基盤です。
18 レッスン
このフェーズのレッスン
1
機械学習とは何か
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2
線形回帰
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3
ロジスティック回帰
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4
決定木とランダムフォレスト
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5
サポートベクターマシン(SVM)
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6
K近傍法と距離
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7
教師なし学習
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8
特徴量エンジニアリングと特徴量選択
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9
モデル評価
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10
バイアス・バリアンストレードオフ
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11
アンサンブル学習
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12
ハイパーパラメータチューニング
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13
MLパイプライン
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14
ナイーブベイズ
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15
時系列分析の基礎
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16
異常検知
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17
クラス不均衡データの対処法
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18
特徴量選択
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