Tag: 特徴エンジニアリング

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-ai-workflow-feature-engineering-bias-detection 皆さん、こんにちは！今日は、Courseraで提供されている素晴らしいコース「AI Workflow: Feature Engineering and Bias Detection」についてレビューしたいと思います。このコースは、IBM AI Enterprise Workflow Certification specializationの第三のコースであり、前のコースと密接に関連しているため、順を追って受講することが強く推奨されています。 このコースでは、架空のメディア企業のワークフローの次のステージに進む準備が整います。この段階では、特徴エンジニアリングのベストプラクティス、クラス不均衡の処理方法、バイアスの検出に焦点を当てています。 ### コースの内容 1. **データ変換と特徴エンジニアリング** このモジュールでは、現代のビジネス企業において効果的な特徴エンジニアリングのために必要なスキルを紹介します。これらのスキルは、実際の経験に基づく長年のベストプラクティスとして提示されます。 2. **パターン認識とデータマイニングのベストプラクティス** このモジュールでは、特徴エンジニアリングに関連するスキルの議論が続き、外れ値の扱いやパターンを見つけるための教師なし学習技術に重点が置かれます。 ### コースの感想 このコースは非常に実践的で、明確な目的を持っています。教材は分かりやすく、理論だけでなく実際的なアプローチを学べる点が大変気に入りました。特に、データ変換と特徴エンジニアリングの技術を体系的に学ぶことができ、データサイエンスのスキルを大きく向上させることができました。 また、バイアス検出についての議論も非常に興味深かったです。このスキルは、現代のAI開発において欠かせないものであり、実社会におけるデータの公正性を保つ上で重要です。 ### おすすめポイント…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-exploratory-data-analysis-for-machine-learning はじめに 皆さん、こんにちは！今日は、Courseraで提供されている「機械学習のための探索的データ分析」というコースについてレビューをしたいと思います。このコースは、IBM Machine Learning Professional Certificateプログラムの一部であり、機械学習に関する基礎知識を深めることができます。 コースの概要 このコースでは、質の高いデータの重要性について学ぶことができます。データの取得、クリーニング、特徴エンジニアリングを行い、初期分析と仮説検定の準備を整える方法を習得できます。また、様々なデータソースからデータを取得する技術も学びます。 シラバスの紹介 現代のAIの簡単な歴史と応用 このモジュールでは、AIと機械学習の簡単な紹介を行い、現代AIの歴史やビジネスや個人プロジェクトでの活用方法について考えます。 データの取得とクリーニング 機械学習とAIの燃料となる良質なデータを取得し、データの品質を確保するためのクリーニング手法を学びます。 探索的データ分析と特徴エンジニアリング 機械学習モデリングの準備として、探索的分析を行い、特徴エンジニアリングと変換について学びます。 推測統計と仮説検定 推測統計と仮説検定は、データ分析の初期段階で見逃されがちな重要な手法です。これらを利用してデータの質に関するインサイトを得たり、ビジネス直感を確認したりします。 (オプション) HONORSプロジェクト オプションのHONORSプロジェクトでは、学んだ知識とスキルを実践できます。コースで使われたデータセットや、自分が興味を持っているデータセットを選び、データクリーニング、特徴エンジニアリング、探索的データ可視化、仮説検定を行います。 おすすめポイント このコースは、データ分析や機械学習に関心のある方に非常におすすめです。特に、データの質を重視する方や、ビジネスで機械学習を活用したい方にとって、実践的なスキルを身につけることができます。ぜひ受講してみてください！ まとめ 「機械学習のための探索的データ分析」は、データ分析の基礎をしっかりと学びたい方にぴったりのコースです。質の高いデータの重要性を理解し、実際にデータを扱うスキルを身につけ、機械学習に自信を持って取り組む準備を整えましょう。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-exploratory-data-analysis-for-machine-learning