Tag: 機械学習

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-for-medical-prognosis 最近、Courseraで提供されている「AI for Medical Prognosis」コースを受講する機会がありました。このコースは、AIが医療の実践にどのように革命をもたらしているか、そしてそれをどのように活用して患者の未来の健康を予測するかに焦点を当てています。 コースでは、機械学習を用いた予後モデルの構築に取り組み、医療分野での具体的な問題に実践的な経験を積むことができます。特に心惹かれたのは、以下のような内容でした。 1. **線形予後モデル** – ロジスティック回帰を利用して線形予後モデルを構築し、コンコーダンス指数を使って評価します。特徴量の相互作用を追加することでモデルの精度を向上させる方法も学びます。 2. **木基盤モデルによる予後** – 決定木およびランダムフォレストを用いて病気のリスクを予測し、c-indexを使ってモデルの性能を評価します。また、欠損データがデータ分布に与える影響を理解し、補完を用いて性能を上げる技術も身につけます。 3. **生存モデルと時間の概念** – この週では、病気が発生する時間を考慮に入れたデータを扱います。柔軟なモデルを構築し、5年、7年、10年のリスクを予測する手法を学ぶことができます。 4. **線形モデルと木基盤モデルを使ったリスクモデルの構築** – 生存データを用いて、それぞれの患者の健康プロフィールに基づいたリスクスコアをカスタマイズする方法を学びます。時間とイベントを考慮に入れたコンコーダンス指数を使用してモデルの性能を評価します。 このコースは、医療データ分析における機械学習の具体的な応用を示しており、特に医療関連の分野で働いている方やキャリアを考えている方には非常に有益だと思います。AI技術が医療に与える影響について深く学べるだけでなく、実際に手を動かして経験を積むことができるため、非常にお勧めです。自己学習をされている方は是非受講してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-for-medical-prognosis

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-algorithm-limitations-ko はじめに 皆さん、こんにちは！今日は、Courseraで提供されている「AI 알고리즘 모델과 한계점」というコースを詳しくレビューしたいと思います。このコースは、急速に進化するAIの世界で私たちが知っておくべき重要な知識を提供してくれます。 コース概要 このコースでは、アルゴリズムの基本から完全自律型アルゴリズムまでの進化を学ぶことができます。特に、私たちが日常生活で直面するAI技術の影響や倫理的な問題に焦点を当てています。 シラバス詳細 1. 시작: 알고리즘 このセッションでは、アルゴリズムの基本を学び、コースの全体的な構造についての理解を深めます。 2. AI 및 모델 결과 予測モデルについて、理論と実際の違いについて詳しく学びます。この知識は、AIを使った意思決定の精度を向上させるのに役立ちます。 3. AI 규칙: 학습 및 제약 조건 機械学習の正確さや学習ガイドラインを深く掘り下げ、より正確で倫理的なモデルを探求します。 4.…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/complete-reinforcement-learning-system はじめに 強化学習は、AIや機械学習の分野で特に注目されているテーマの一つです。そして、Courses 1, 2, 3で学んだことを総合的に活用できる機会を与えてくれるのが、Courseraの「完全な強化学習システム（キャップストーン）」コースです。このコースでは、実際の強化学習の問題に取り組むことで、学んだ知識を実践に活かすことができます。 コース概要 この最終コースでは、問題の定式化、アルゴリズムの選択、パラメータの選定、表現設計など、強化学習システムを構築するための重要な要素を取りまとめることができます。このキャップストーンプロジェクトでは、問題を刺激する環境と制御エージェントの両方を実装する必要があります。 カリキュラムの概要 このコースでは、次のようなマイルストーンを経て、エージェントの実装および評価を行います。 マイルストーン1：問題をMDP（マルコフ決定過程）として形式化します。 マイルストーン2：最適なアルゴリズムを選択し、問題に最適な学習ポリシーを見出します。 マイルストーン3：エージェントのパフォーマンスに影響を与える重要なパラメータを特定します。 マイルストーン4：Expected SarsaまたはQ-learningを使用して、エージェントを実装します。 マイルストーン5：選定したパラメータについての研究結果を提出します。 学ぶべき理由 このコースを通じて、強化学習の理論的な知識を実践的に使えるスキルに変えることができます。また、設計から実装、評価までの一連のプロセスを経験することで、理論と実践を結びつける力を養うことが可能です。 最終的な結論 「完全な強化学習システム（キャップストーン）」コースは、強化学習の概念を深く理解し、実際のアプリケーションに応用するための素晴らしいコースです。私はこのコースを自信を持ってお勧めします。強化学習に興味がある方、技術をさらに深めたい方にはぴったりのコースです。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/complete-reinforcement-learning-system