Tag: 神経ネットワーク

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/advanced-learning-algorithms 皆さん、こんにちは！今回は、Courseraで提供されている「Advanced Learning Algorithms」というコースをレビューしたいと思います。このコースは、機械学習専門課程の第2コースで、特に深層学習や複雑なアルゴリズムに関心がある方に最適です。 コース概要 このコースでは、以下の内容を学ぶことができます： マルチクラス分類を行うための神経ネットワークの構築とトレーニング（TensorFlowを使用） 現実世界のデータやタスクに一般化するための機械学習開発のベストプラクティス 決定木や木のアンサンブル手法（ランダムフォレストやブーステッドツリー）の構築と使用 このコースは、DeepLearning.aiとのコラボレーションで設計された機械学習の基礎を学ぶためのオンラインプログラムの一部です。詳細なシラバスも魅力的です。 シラバスの一部 神経ネットワーク 最初の週では、神経ネットワークとそれを分類タスクに利用する手法を学びます。TensorFlowフレームワークを使用して、数行のコードで神経ネットワークを構築します。さらに、Pythonで自分自身の神経ネットワークを「ゼロから」コーディングする方法に深く掘り下げます。また、ベクトル化を利用した効率的な神経ネットワークの計算についても学ぶことができます。 神経ネットワークのトレーニング この週では、TensorFlowでモデルをトレーニングする方法や、シグモイド関数以外の重要な活性化関数について学びます。最終的には、マルチクラス分類に進み、新しい活性化関数や損失関数を理解します。 機械学習の適用のためのアドバイス このセクションでは、アルゴリズムのトレーニングや評価のベストプラクティスについて広範に学び、パフォーマンスを向上させるための有用なアドバイスを提供します。 決定木 最後に、広く用いられる学習アルゴリズムである決定木を学びます。その要点や、ランダムフォレストやブーステッドツリー（XGBoost）などのバリエーションについても詳しく触れます。 このコースは、基本的な機械学習の知識を持つ方にとって非常に価値ある内容です。特に、神経ネットワークやアンサンブル手法に興味がある方にはおすすめです。実習も豊富で、実際のコードを書くことで理解が深まるのも魅力です。 ぜひ挑戦してみてください。きっと機械学習の新しい世界が開けることでしょう！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/advanced-learning-algorithms

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/art-science-ml-br こんにちは！今日はCourseraで提供されている「Art and Science of Machine Learning em Português Brasileiro」というコースをご紹介します。このコースは、機械学習のアートとサイエンスを深く掘り下げる6つのモジュールで構成されています。\n\nこのコースでは、効率的なモデルの調整と最適化に必要な直感、常識、実験の重要性について学びます。特に、モデルの一般化のためのレギュラリゼーション技術や、バッチサイズや学習率といったハイパーパラメータがモデルのパフォーマンスにどのように影響するかに焦点を当てています。\n\nコースの前半では、\n- モデルの最適化に関する一般的なアルゴリズム\n- TensorFlowコードでの最適化手法の指定方法\nについても説明しています。\n\n各モジュールはそれぞれ、モデルパフォーマンスを向上させる方法を具体的に示しているため、実践的なスキルを身につけることができます。\n\n特に興味深いのは「アートのML」モジュールで、バッチサイズや学習率を調整することの重要性を学び、これをTensorFlowに密接に関連付けています。また、「ハイパーパラメータの調整」モジュールでは、パラメータとハイパーパラメータの違いを理解し、従来のグリッドサーチ手法に加え、より賢明なアルゴリズムも探求します。\n\n次に、「科学のネットワーク」について学ぶとき、特に神経ネットワークの内部や、その性能を評価する方法に関してかなりの深掘りが行われます。\n\n最後に、埋め込みを使用してスパースデータを扱い、モデルのトレーニングを加速させる方法についても学びます。埋め込みは次元を減少させ、モデルをシンプルかつ一般化可能にする素晴らしい手段です。\n\nこのコースは、機械学習の基本や実践的な知識を深めたい方には非常におすすめです！自分のペースで学べるオンラインコースなので、忙しい方にも最適です。興味がある方は、是非受講を検討してみてください。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/art-science-ml-br