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Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/classification-vector-spaces-in-nlp في عالمنا اليوم، تعتبر معالجة اللغة الطبيعية (NLP) من أكثر المجالات أهمية في تكنولوجيا المعلومات والاتصالات. ومن خلال دورة “معالجة اللغة الطبيعية مع التصنيف والمساحات الاتجاهية” على…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/pca-machine-learning 코스 개요 최근에 Coursera에서 수강한 ‘Mathematics for Machine Learning: PCA’ 코스는 머신러닝의 중요한 기초인 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 이해하는 데 큰 도움이 되었습니다. 이 중급 과정은…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/preparing-cloud-professional-cloud-architect-exam 클라우드 아키텍트를 위한 여정을 시작하자! 최근 몇 년 동안 클라우드 기술은 기업의 시스템 설계 및 운영 방식에 많은 변화를 가져왔습니다. 이러한 변화 가운데, Professional Cloud Architect (PCA)…
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。…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-models-in-science こんにちは！今日は、Courseraで提供されている「機械学習モデル in Science」というコースをご紹介します。このコースは、科学的な問題に機械学習技術を適用したいと考えている方に最適です。これは、データの読み込み、クリーンアップ、変換から基本的および高度な機械学習アルゴリズムの実行まで、完全な機械学習パイプラインについて学べる内容になっています。 ### コースの概要 このコースは、データ前処理技術（PCAやLDAなど）から始まり、支持ベクトルマシン(SVM)やK-meansクラスタリングといった基本的なAIアルゴリズムに進みます。全体を通じて、数学的およびプログラミング的なスキルを築くことが求められます。 #### シラバスの内容 1. **AIの前に：データの準備と前処理** – データの欠損値処理や外れ値の除去といった前処理技術について学びます。 – 次に、次元削減手法としてのPCAとLDAについて深く掘り下げます。 – Pythonでのコーディングを通じて、データを次のモジュールに渡す準備をします。 2. **基礎的なAIアルゴリズム：K-MeansとSVM** – 教師あり学習と教師なし学習の違いを理解し、K-Nearest neighborsの分類とK-Meansクラスタリングの特性を比較します。 – それぞれの理論的背景と、Pythonでこれらのアルゴリズムを実装する方法を学びます。 3. **高度なAI：ニューラルネットワークと決定木** – ランダムフォレストを用いた分類と回帰のための木ベースのアルゴリズムを学びます。…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/pca-machine-learning コース概要 この中級レベルのコースでは、主成分分析（PCA）という基本的な次元削減技術の背後にある数学的な基盤を紹介します。データセットの平均値や分散などの基本統計を扱い、ベクトル間の距離や角度を内積を用いて計算し、データを低次元の部分空間に直交投影する方法を導きます。これらのツールを使用して、平均二乗再構築誤差を最小化する方法としてPCAを導出します。 シラバスの詳細 コースは以下の4つの主要なモジュールに分かれています： データセットの統計：基本的な統計を用いてデータセットを要約し、平均と分散の特性を学びます。 内積：ベクトル間の幾何学的関係について学び、内積の概念を紹介します。特に、ドット積から一般的な内積の概念へと進みます。 直交投影：高次元ベクトル空間のベクトルを低次元部分空間に投影する方法を理解します。 主成分分析：PCAを幾何学的視点から導出し、PCAのユーザーとしてのスキルを向上させるための課題に取り組みます。 コースの魅力 このコースは数学的な理論と実践的なプログラミングの両方を提供しており、自分のペースで学ぶことができます。特に、PythonやNumPyの基礎知識があると更に理解が深まります。また、PCAに関する深い理解を得ることで、機械学習の他のアルゴリズムにも応用可能になります。 おすすめの理由 PCAは機械学習の文脈で非常に重要な技術であり、このコースを通じて学んだ知識は今後のキャリアに大いに役立つでしょう。最初の週を乗り越えれば、コース全体をしっかりと理解できる自信が持てます。 総評 このコースは、数学的裏付けを持ちながらPCAを実践的に学びたい方にとって最適です。難易度は少し高めですが、得られる知識は非常に貴重です。ぜひ受講を検討してみてください。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/pca-machine-learning
Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/mathematics-machine-learning In der heutigen datengetriebenen Welt ist ein solides mathematisches Fundament unerlässlich, insbesondere für alle, die im Bereich Machine Learning tätig sein möchten. Der Kurs “Mathematics for Machine…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-capstone Einleitung Der “Machine Learning Capstone”-Kurs auf Coursera ist eine aufregende Gelegenheit, praktische Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens zu entwickeln. Der Kurs konzentriert sich auf die Erstellung…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/pca-machine-learning Einführung In der heutigen digitalen Welt, in der Daten exponentiell wachsen, wird die Fähigkeit, hochwertige Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu extrahieren, immer wichtiger. Ein entscheidendes Werkzeug in…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/classification-vector-spaces-in-nlp In der heutigen digitalen Welt spielt die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) eine entscheidende Rolle. Der Kurs “Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces”…