Tag: データサイエンス

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sample-based-learning-methods はじめに 皆さん、こんにちは！今日は、Courseraで受講できる「サンプルベース学習法」というコースを紹介したいと思います。このコースは、アルバータ大学とOnleaが提供しており、強化学習の重要な手法を学ぶことができます。 コース概要 この「サンプルベース学習法」では、エージェントが自身の経験から試行錯誤を通じて最適な政策を学ぶためのアルゴリズムを学びます。事前に環境のダイナミクスを知ることなく、実際の経験から最適な行動を達成することができるのは非常に興味深い点です。 シラバスのご紹介 コースでは以下の重要なトピックを学びます： モンテカルロ法による予測と制御：実際にサンプリングした体験を使用して、価値関数や最適政策を推定する方法を学びます。 時間差学習法による予測：時間差（TD）学習の基礎を学び、ビルマン方程式を用いてリアルタイムでの学習を実践します。 時間差学習法による制御：Sarsa、Q学習、期待Sarsaの違いや、オンポリシーとオフポリシーの制御方法を学び、実際に実装します。 計画、学習、行動：モデルを用いた計画とサンプルベース学習の戦略を統合する方法を学び、学習システムの設計も体験します。 おすすめポイント このコースは、強化学習に対する深い理解を深めることができるだけでなく、実践的なスキルも身に着けることができます。自分のペースで学ぶことができ、実際の問題に対するアプローチを身につける良い機会です。また、活発なクラスメートとの交流が刺激的で、学びを一層深めてくれるでしょう。 まとめ サンプルベース学習法のコースは、強化学習に興味がある方にとって必見の内容です。新しい知識を得て、自身のスキルを向上させたい方には特におすすめです！是非、Courseraでチェックしてみてください。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sample-based-learning-methods

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-inference 統計的推論コースの概要 統計的推論は、データから母集団や科学的真実について結論を導き出すプロセスです。このコースでは、統計モデル、データ指向の戦略、デザインやランダム化を用いた分析など、さまざまな推論手法について学びます。また、頻度主義、ベイズ主義、尤度、デザインに基づく理論など広範な理論と、不完全データ、観測されない交絡、バイアスなどの複雑さについても詳しく探求します。 シラバスの紹介 第1週: 確率と期待値 この週は、確率、ランダム変数、期待値を含む基本的な概念に焦点を当てます。 第2週: 変動性、分布、漸近性 変動性、分布、リミット、および信頼区間に取り組みます。 第3週: 区間、検定、p値 このレッスンでは、区間、検定、p値について見ていきます。 第4週: 力、ブートストラップ、置換検定 力、ブートストラップ、置換検定を学び始めます。 コースのおすすめポイント このコースは、統計学の基礎を身につけながら、実用的なスキルを習得できる点が魅力です。また、ビデオレクチャーやクイズ形式の課題があり、理解を深める助けになります。自分のペースで学習できるため、忙しい方でも安心です。 まとめ 統計的推論は、データに基づいた意思決定を行う上で非常に重要なスキルです。このCourseraのコースを受講することで、基礎から応用まで幅広く学ぶことができます。データサイエンスや統計に興味がある方には、特におすすめのコースです。ぜひ受講してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-inference