Tag: モデル最適化

機械学習入門コースレビュー:『Launching into Machine Learning en Français』

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/launching-machine-learning-fr はじめに 最近、私が受講したCourseraのコース『Launching into Machine Learning en Français』をレビューしたいと思います。このコースは、データの質を改善する方法や探索的分析の実施についての議論から始まり、プログラミングの経験がなくても機械学習モデルを作成・訓練・デプロイできるVertex AI AutoMLを紹介します。 コースの概要 このコースは、データのクレンジングや探索的データ分析の重要性に焦点を当て、その後、機械学習の実際のアプローチ、AutoMLモデルの訓練、BigQuery MLの紹介、モデルの最適化、一般化とサンプリングのテクニックに至るまで、順を追って学んでいきます。 コースの魅力 このコースの最大の魅力は、プログラミングをすることなく機械学習を始められる点です。特に、初心者にとっては、パラメータを調整したり、複雑なコードを書くことなく、理論を実践に結びつけることができるのは非常に有益です。 さらに、BigQuery MLの利用により、データのストレージと処理がスムーズになるため、データサイエンスに必要な環境を簡単に構築できます。コースを通して、モデルの最適化に関する具体例や実践的な方法論も学ぶことができ、これは実際のプロジェクトに非常に役立ちます。 総合評価 『Launching into Machine Learning en Français』は、特にフランス語を母国語とする学習者向けに設計されており、機械学習を始めたい方に最適なコースです。データのクレンジングからモデルの評価まで、包括的にカバーされており、実務に活かせる知識が得られる内容になっています。このコースを受講することで、機械学習という分野に自信を持って臨むことができるようになります。 おすすめの理由 もし機械学習の基礎を身に付けたいと考えているなら、このコースを強くおすすめします。簡潔な説明と実用的なアプローチで、知識をしっかりと定着させることができます。 Enroll Course:…

Courseraの「データ分析者のための応用データサイエンス」講座レビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/applied-data-science-for-data-analysts 最近、Courseraで「データ分析者のための応用データサイエンス」というコースを受講しました。このコースは、実世界の問題を解決しながらデータサイエンスのスキルを磨くためのものです。特に、データサイエンスプロセスを体験することができ、無監督学習を用いてデータを探求し、有意義な特徴をエンジニアリングし、ツリーベースのモデルを使用して複雑な監視学習問題を解決する方法を学びました。 コースの内容: コースへの歓迎: コースの目的や構成についてのイントロダクション。 応用無監督学習: データのクラスター化や異常検知などの技術を学びます。 特徴量エンジニアリングと選択: 有用な特徴を見つけ、モデルのパフォーマンス向上に寄与する方法を学びます。 応用ツリーベースモデル: 過去のデータを基にした予測モデルの構築方法についての実践的なアプローチ。 モデル最適化: ハイパーパラメータチューニングや交差検証戦略を適用することで、モデルのパフォーマンスを向上させる方法について学びます。 このコースは特に、実践的なスキルを重視しているため、学んだことをすぐに実務に応用できる点が魅力的です。各モジュールは非常に実践的で、リアルなデータセットを使用して問題解決に取り組むため、効率的かつ効果的に学ぶことができます。 コースを修了することで、データ分析者としてのスキルが向上し、自信を持ってデータに基づいた意思決定を行えるようになりました。この講座を受講することを強くお勧めします! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/applied-data-science-for-data-analysts