【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 中級編 -
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Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
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【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 中級編 -

日本語トップコースである【キカガク流】脱ブラックボックス講座の中級編が遂に登場!「キカガクの知識は現場で使える!」そんな講座を目指しました。微分・線形代数といった数学の基礎からPythonでの実装まで短時間で習得しましょう。
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Last updated 6/2018
Japanese
Current price: $114.99 Original price: $164.99 Discount: 30% off
5 hours left at this price!
30-Day Money-Back Guarantee
This course includes
  • 4.5 hours on-demand video
  • 1 downloadable resource
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
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What you'll learn
  • 機械学習の原理を数学から理解し、プログラミング(Python)で実装できるようになります。
  • 今まで難しそうに見えていた機械学習に用いられる数式の意味を理解できるようになります。
  • 機械学習に関する専門用語も数式と一緒に覚えることができます。
  • 線形代数を用いて複数の変数を考慮したモデルを作成できるようになります。
  • Numpyを用いた線形代数演算をプログラミングで実装が出来るようになります。
  • Scikit-learnを用いた機械学習の実装ができるようになります。
  • データの相関関係をひと目で可視化出来るようになります。
  • 平均・標準偏差・正規分布といった統計の数式と使い所が理解できます。
  • 外れ値の除去が行えるようになります。
  • 予測に大きな影響を与えている変数を見つけることができるようになります。
Course content
Expand all 36 lectures 04:22:52
+ 線形代数
7 lectures 54:10
行列の演算
09:18
練習問題
06:35
サイズ感
05:06
転置
02:50
単位行列・逆行列
08:40
ベクトルで微分
11:58
+ 重回帰分析
5 lectures 55:11
Step2 「評価関数」を決める
06:32
Step3 評価関数を「最小化」する - 式変形を行う -
15:42
Step3 評価関数を「最小化」する - 最適なパラメータを求める -
17:54
よくある質問
05:55
+ 重回帰分析の実装
4 lectures 33:20
よくある間違い(Numpy)
04:26
演習問題
08:02
Scikit-learnで実装
09:58
+ 実データで演習
7 lectures 38:17
分布の確認
09:58
入力変数と出力変数の切り分け
04:29
モデル構築と検証
01:36
訓練データと検証データ
08:30
予測値の計算とモデルの保存・読み込み
03:57
パラメータの確認
05:09
+ 統計
4 lectures 31:59
練習問題
06:02
正規分布と3σ法
09:05
スケーリング
08:22
+ 外れ値・スケーリングを考慮した重回帰分析
5 lectures 28:36
外れ値除去(3σ法) - 1変数に適用 -
06:15
外れ値除去(3σ法) - 全変数に適用 -
06:22
モデル構築
06:16
スケーリングとパラメータの確認
07:48
+ ボーナスレクチャー:ビジネス活用
1 lecture 13:54
現場で機械学習を導入できる人材とは?
13:54
+ ボーナスレクチャー:AI人材としてプロフェッショナルになるための教育とは?
1 lecture 04:00
ボーナスレクチャー:AI人材としてプロフェッショナルになるための教育とは?
04:00
Requirements
  • 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 初級編 - の受講を前提としています。
  • 本コースは、macOSを使用して進めていきますが、Windowsでも同様に進めることができます。
  • Mac, Windowsの両方の環境構築手順を紹介しています。
Description

今回のゴール:「現場の解析」を知る

創業から9ヶ月、オフラインでの受講生の1300人、オンラインでの受講生1800人を突破している株式会社キカガクの『脱ブラックボックスセミナー』の中級編が登場!
初級編公開以来、「感動しました」との声を多くいただき、中級編への要望を多くいただいておりました。

微分・線形代数といった数学の基礎から、Pythonでの実装まで短時間で習得しましょう。
キカガクこだわりのスタイルである『手書きの数学』『ハンズオン形式のプログラミン』で実際に手を動かしながら学んでいただければ、理解できること間違いなしです。

中級編では機械学習で必要な数学のエッセンスがたくさん詰まっている「重回帰分析」をゴールに、線形代数統計重回帰分析まで一気通貫で解説します。
すでにUdemyで公開されている初級編の知識を前提として始め、数学やPythonの実装も順を追って解説しますので、初めての方でも学べる内容となっています。

初級編・中級編・上級編とステップアップしながら学ぶことで、データ解析の実務に必要なスキル考え方が学べる構成となっています。

Who this course is for:
  • 機械学習の参考書を読んで「閉じて」しまった方
  • 独学で機械学習を学ぼうと思ったけど挫折してしまった方
  • 機械学習の参考書に記載された数式の意味が理解できず、学習をやめてしまった方
  • 中学校で学ぶ数学から始めるので初心者の方、数学が苦手な方でも大丈夫