Tag: 特徴量エンジニアリング

Google Cloudの機械学習コースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-tensorflow-gcp こんにちは、皆さん!今日はGoogle Cloudが提供する「Machine Learning on Google Cloud」というコースについて、私の経験とレビューをシェアしたいと思います。 このコースでは、機械学習の基本から始まり、Google Cloudを利用した実践的なアプローチを学ぶことができます。特に、以下の項目に重点を置いています: 機械学習の基礎:機械学習とは何か、どのように問題を解決できるのかを学び、業界のベストプラクティスについても触れます。 データの質を向上させる方法:データとは何か、その質を向上させるための方法や探索的データ分析の技術について学べます。 TensorFlowの利用:TensorFlowを使用して、MLモデルを設計・構築する方法を習得し、データパイプラインの構築についても詳しく学べます。 特徴量エンジニアリング:Vertex AI Feature Storeを利用した特徴量のエンジニアリングの重要性や、モデルの精度を向上させるための技術を探求します。 実務における機械学習:ケーススタディを通じて、実際の機械学習ワークフローを体験します。 全体的に、このコースは機械学習の実践的なスキルを身につけるのに最適です。また、Google Cloudのツールを使ったリアルワールドの課題解決に自信を持つことができます。コースの内容は非常に充実しており、初心者から中級者まで幅広いレベルの学習者に対応しています。 最後に、以下のリンクからコースにアクセスできますので、興味のある方はぜひチェックしてみてください: Machine Learning on Google Cloud Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-tensorflow-gcp

実践的なデータサイエンスのコースレビュー:MATLABを使った学び

Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/practical-data-science-matlab こんにちは、読者の皆さん!今日は、Courseraで提供されている「実践的なデータサイエンスとMATLAB」という非常に優れたコースについてお話しします。MathWorksによって提供されており、データサイエンスに特化した複数のモジュールで構成されています。 まず、コースは以下の4つの主要なトピックに分かれています: 探索的データ分析 with MATLAB: このモジュールでは、データサイエンティストのように考え、データに対して疑問を持つ方法を学びます。 データ処理と特徴量エンジニアリング with MATLAB: 探索的データ分析を基盤にして、データをより深く理解するためのスキルを築きます。 予測モデリングと機械学習 with MATLAB: データの理解を深めた後、機械学習の基本を学びながら予測モデルの作成に挑戦します。 データサイエンスプロジェクト: 実世界のためのMATLAB: 最後に、これまでの学びを活かして、実際のデータサイエンスプロジェクトに取り組むことで、実践力を養います。 このコースは、特にMATLABを使ったデータサイエンスに興味がある方におすすめです。課題やプロジェクトを通じて、理論だけでなく実践的なスキルも身につけることができます。また、MathWorksの公式コースなので、信頼性も抜群です。 データサイエンティストを目指す方や、データ処理に興味のある初心者の方まで、幅広い方に受講をお勧めします!興味のある方は、ぜひコースページをチェックしてみてください。 Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/practical-data-science-matlab

Feature Engineeringコースの徹底レビューとおすすめ

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering こんにちは、データサイエンス愛好者の皆さん!今日はCourseraで提供されている「Feature Engineering」コースについて詳しくレビューし、おすすめポイントをお伝えします。 このコースは、機械学習(ML)モデルの精度を向上させるための重要な要素である特徴量エンジニアリングに特化しています。Vertex AI Feature Storeの利用法や、どのデータ列が最も有用な特徴を構成するかを見つける方法について学ぶことができます。また、BigQuery ML、Keras、TensorFlowを用いた実践ラボも含まれており、実際のアプリケーションに直結したスキルを身につけることが可能です。 以下はコースのシラバスです: – **モジュール0: イントロダクション** – コースの概要と目的について。 – **モジュール1: Vertex AI Feature Storeの紹介** – Vertex AI Feature Storeの基本について。 – **モジュール2: 生データから特徴へ**…

Courseraで学ぶ「Feature Engineering 日本語版」レビューとおすすめ

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-jp はじめに 最近、機械学習やデータ分析に興味がありますか?特に、MLモデルの精度を上げるための特徴量エンジニアリングに興味を持っている方に、Courseraの「Feature Engineering 日本語版」コースを強くおすすめします。このコースでは、Vertex AI Feature Storeの使い方から始めて、良い特徴と悪い特徴の見極め方、そしてそれらをどう前処理して変換するのかを詳しく学ぶことができます。 コースの概要 コースは以下のような構成になっています: Vertex AI Feature Storeの概要:このモジュールでは、Vertex AI Feature Storeがどのように機能するのかを紹介します。 元データから特徴への変換:高度な特徴量エンジニアリングを学び、MLアルゴリズムで機能する特徴を作成する方法を探ります。 特徴量エンジニアリング:機械学習と統計の違いを理解し、BigQuery MLとKerasを用いて特徴量エンジニアリングを実行します。 前処理と特徴の作成:Apache BeamとDataflowを用いて前処理を行う方法を学びます。 特徴クロス – TensorFlow Playground:特徴クロスの重要性とその応用について理解を深めます。 TensorFlow Transformの概要:データを前処理するためのtf.Transformのユースケースを学びます。…

Courseraコースレビュー: 生産における機械学習データライフサイクル

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-lifecycle-in-production コース紹介 今回ご紹介するのは、Courseraの「生産における機械学習データライフサイクル」コースです。このコースは、機械学習エンジニアリングのための専門プログラムの第2コースにあたります。データパイプラインを構築し、データセットを収集、クリーニング、検証する方法を学びます。また、TensorFlow Extendedを使用して、特徴量エンジニアリングや変換、選択を実施し、データから最大限の予測力を引き出すことに焦点を当てています。 このコースを受講することで、データライフサイクルを確立し、データの進化を追跡するためにデータ系統と起源メタデータツールを活用する方法をマスターできます。 シラバスの概要 このコースは全4週間にわたり構成されています: Week 1: データの収集、ラベリング、検証 機械学習生産システムの簡単な概要を学び、TensorFlow Extended (TFX) ライブラリを活用して、データを生産準備状態にするための操作を体験します。 Week 2: 特徴量エンジニアリング、変換、選択 TFXを使って、構造化データと非構造化データをエンコードし、クラス不均衡に対処する方法を学びます。 Week 3: データの旅とデータストレージ 生産システムのライフサイクルにおけるデータの流れを理解し、すばやく進化するデータに対応するためのMLメタデータと企業スキーマを活用します。 Week 4 (オプション): 高度なラベリング、拡張、データ前処理 ラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせることでMLモデルの精度を向上させる方法を学び、データの多様化を図ります。 おすすめポイント…

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