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Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-capstone コース概要 『機械学習キャップストーン』コースでは、Pythonをベースにしたさまざまな機械学習ライブラリ（Pandas、scikit-learn、Tensorflow/Keras）を使用し、コースのレコメンダーシステムを構築し、コース関連データセットを分析します。このコースは、次のトピックに焦点を当てています: コース推薦システムの構築 データ分析とコサイン類似度の計算 KNN、PCA、非負行列の協調フィルタリングの適用 類似性に基づく推薦システムの構築 コース評価の予測 シラバスの概要 このコースは、具体的なモジュールに分かれており、以下のような内容が含まれています: キャップストーンの概要 – レコメンダーシステムの基本的なアイデアに関するビデオが提供され、その後のラボでの作業がこの概念に基づいています。 探索的データ分析と特徴エンジニアリング – データセットのパターンを探るための分析を行い、コースタイトルやジャンルの統計を可視化します。 非監視学習ベースのレコメンダーシステム – 異なる方法で3つのコース推薦システムを作成します。興味スコアに基づく推奨や、K-meansクラスタリングを用いたシステムを構築します。 監視学習ベースのレコメンダーシステム – ニューラルネットワークを使用してコースの評価を予測します。回帰分析と分類モデルを実装するラボがあります。 推薦システムの共有とプレゼンテーション – Streamlitを使用して、自分の作業を見せるアプリを構築し、成功するレポートの作成ガイドラインをレビューします。 最終提出物 – 他の受講者の提出物をレビューし、互いにフィードバックを行います。…