Synapse Academy
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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. 1機械学習とは何か
  2. 2線形回帰
  3. 3ロジスティック回帰
  4. 4決定木とランダムフォレスト
  5. 5サポートベクターマシン(SVM)
  6. 6K近傍法と距離
  7. 7教師なし学習
  8. 8特徴量エンジニアリングと特徴量選択
  9. 9モデル評価
  10. 10バイアス・バリアンストレードオフ
  11. 11アンサンブル学習
  12. 12ハイパーパラメータチューニング
  13. 13MLパイプライン
  14. 14ナイーブベイズ
  15. 15時系列分析の基礎
  16. 16異常検知
  17. 17クラス不均衡データの対処法
  18. 18特徴量選択