The Eye to Your Ideal Course
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-accounting-python 안녕하세요, 여러분! 오늘은 ‘Machine Learning for Accounting with Python’라는 코스에 대해 이야기해보려 합니다. 머신러닝이 회계 분야에 어떻게 활용될 수 있는지를 배우고 싶은 분들에게 이 코스는 정말 훌륭한…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/modelos-predictivos-con-aprendizaje-automatico 안녕하세요! 오늘은 Coursera에서 제공하는 모델os predictivos con aprendizaje automático 과정을 리뷰하려고 합니다. 이 과정은 머신러닝에 대한 깊은 이해를 제공하고, 이론과 실습을 통해 예측 모델을 구축할 수 있도록…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning 과정 소개 기계 학습의 세계에 발을 내딛고 싶으신가요? Coursera의 ‘감독 기계 학습: 회귀 및 분류’ 과정이 여러분을 기다리고 있습니다. 이 과정은 DeepLearning.AI와 스탠포드 대학교가 협력하여 만든 기계…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-applications 안녕하세요! 오늘은 Coursera에서 제공되는 ‘Machine Learning: Concepts and Applications’ 과정에 대해 자세히 리뷰해 보려고 합니다. 이 과정은 머신 러닝의 이론과 실제를 포괄적으로 소개하며, Python과 Pandas, Scikit-learn 및…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-science-and-scikit-learn-in-python 안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 “Introduction to Data Science and scikit-learn in Python” 강좌에 대해 리뷰해보려고 합니다. 데이터 사이언스와 머신러닝을 배우고 싶으신 분들에게 이 강좌를 적극 추천드립니다.…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/create-machine-learning-models-in-microsoft-azure 안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘Create Machine Learning Models in Microsoft Azure’라는 강의에 대해 리뷰해 보겠습니다. 이 강의는 머신 러닝의 기본 원리와 모델을 구축하는 방법에 대한 내용을…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/python-machine-learning 강의 개요 코세라의 ‘Applied Machine Learning in Python’ 과정은 머신러닝의 기초를 배우고, 데이터 분석에 유용한 실용적인 기술을 배울 수 있도록 설계되었습니다. 이 과정은 통계학적 이론보다는 적용 가능한…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/modelos-predictivos-con-aprendizaje-automatico はじめに 皆さん、こんにちは！今日はCourseraで受講可能な「モデルの予測と機械学習」というコースについて詳しくレビューしていきたいと思います。このコースは、機械学習の基礎から応用まで、理論と実践を通じて、予測モデルを構築するための知識を提供してくれます。 コース概要 このコースは全4モジュールから構成されています。各モジュールは1週間で、学習内容は以下の通りです： 機械学習の基礎：機械学習とは何か、またその応用分野について学びます。さらに、監視学習と非監視学習の違いも学び、Pythonを使用してプロジェクトを実装するためのツールを紹介します。 回帰の課題：数値予測の問題を回帰分析を用いて解決する方法を学びます。単純および多変数の回帰分析を扱い、そのモデルの性能を評価するためのメトリクスも学びます。 モデルの複雑さと一般化能力：モデルのパフォーマンスを向上させるための技術を学び、正則化の概念を深堀りします。これにより、モデルの複雑さを管理し、より良い予測を行うことができます。 分類の課題：分類問題の解決方法を学びます。決定木アルゴリズムを通じて、効果的なモデル構築のために必要なメトリクスや技術を理解します。 コースのおすすめポイント このコースの最大の魅力は、実践的な内容が豊富であることです。各モジュールでは、scikit-learnライブラリを使用して実際のデータを用いたケーススタディを行うため、理論を学ぶだけでなく、実践的な技術を習得することができます。また、倫理的な視点も含まれているため、データを扱う責任を理解しながら学ぶことができる点も素晴らしいです。 まとめ 機械学習を学びたい方や予測モデルを構築したい方には、この「モデルの予測と機械学習」コースを心からおすすめします。基礎から応用までを網羅しているため、初心者でも安心して学ぶことができるでしょう。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/modelos-predictivos-con-aprendizaje-automatico
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning こんにちは、皆さん！今日はCourseraで提供されている「Supervised Machine Learning: Regression and Classification」コースについて詳しく紹介し、私のレビューとおすすめポイントをお伝えしたいと思います。このコースはDeepLearning.AIとStanford Onlineが協力して作成したもので、機械学習の基礎を学ぶための素晴らしいプログラムです。 ### コース概要 このコースでは、Pythonを使用して人気のある機械学習ライブラリであるNumPyとscikit-learnを活用しながら、機械学習モデルを構築します。具体的には、回帰と分類タスクに特化した、教師あり機械学習モデルを構築し、トレーニングします。 ### シラバスのハイライト 1. **第1週：機械学習の紹介** コースが始まります！機械学習の魅力的な世界に飛び込む準備をしましょう。 2. **第2週：複数の入力変数を使った回帰** 線形回帰を複数の入力特徴に拡張し、モデルのトレーニングやパフォーマンスを向上させる方法を学びます。最終的には、コードで線形回帰を実装する練習を行います。 3. **第3週：分類** 教師あり学習のもう一つのタイプ、分類について学びます。ロジスティック回帰モデルを使用してカテゴリを予測し、過剰適合問題に対処するためのレギュラリゼーションについても学びます。 ### おすすめポイント – **初心者に優しい**: 機械学習にあまり経験がない方でも、わかりやすい説明と実践的な演習が用意されています。 –…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-science-and-scikit-learn-in-python 皆さん、こんにちは！今日はCourseraで提供されている「Introduction to Data Science and scikit-learn in Python」というコースについてレビューをお届けします。このコースは、Pythonと人工知能の力を活用して仮説を作成し、テストする方法を学ぶことができる素晴らしいプログラムです。 このコースは、データサイエンスの基本的なPythonの知識から始まり、探査的データ分析（EDA）や機械学習に欠かせない重要なライブラリであるNumpy、Pandas、Scikit-learnについて深く学んでいきます。クラスの内容がしっかり組み立てられており、理論的な背景（数学を含む）を学びつつ、実際に手を動かして学ぶスタイルが特徴です。 ### コース概要 このコースは、以下のモジュールから構成されています： 1. **Pythonプログラミング入門**：PythonとJupyter Notebookの使い方を習得し、変数、ループ、関数などの基本的なコーディングパラダイムを学びます。さらに、scikit-learnを使ってがんの有無を予測する分類問題にも挑戦します。 2. **仮説の作成：Numpy、Pandas、Scikit-Learn**：NumpyとPandasの利点と使い方を学び、データを操作するための重要なツールを紹介します。 3. **Scikit-Learn再訪：仮説テストのための機械学習**：機械学習アルゴリズムを使い、自分で立てた仮説をテストします。データの前処理から始まり、自分のデータセットを使って予測モデルを作成します。 4. **心臓病の存在を予測する分類**：最終プロジェクトでは、患者データを使って心臓病の有無を予測します。その中で新たな特徴を作成し、scikit-learnの機械学習アルゴリズムを適用します。 ### おすすめポイント このコースの最大の魅力は、初心者に優しい設計と、実践的なプロジェクトを通じて知識を深められるところです。また、学んだことをすぐに実践できる環境が整っているため、モチベーションを保ちながら学習を進められます。 Pythonやデータサイエンスに興味がある方は、ぜひこのコースを受講してみてください。きっと新しい発見があるはずです！ Enroll Course:…