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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/python-v/
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**课程名称:** Python机器学习实践演习～从线性回归到CNN、RNN等最新深度学习算法～ **课程概述:** 本课程提供免费预览，包含各章节的学习流程和理论概要。强烈建议您在决定报名之前观看预览，以评估课程的难度和适合度。本课程涵盖了机器学习的基础知识，以及使用 Chainer 和 TensorFlow 实现深度学习。 **推荐人群:** * 希望理解机器学习原理的人 * 希望在商业领域应用机器学习的人 * 希望通过实践操作学习深度学习的人 **学习收益:** * 通过动手实践，学习课本难以传授的实现细节。 * 跳过复杂的数学和算法，获得直观的理解。 * 掌握整个数据分析流程，而不仅仅是机器学习。 **学习步骤:** 1. 理解什么是机器学习。 2. 理解数据分析流程。 3. 理解并实现监督学习。 4. 理解并实现无监督学习。 5. 理解并实现神经网络。 6. 理解并实现深度学习。 在本课程中，您将通过在每个章节中遵循机器学习数据分析的流程，进行重复学习，掌握可立即应用于实际工作的知识和技能。课程的实现部分将在数据分析现场常用的 Jupyter Notebook 环境中进行 Python 编程。
※各sectionごとのコースの流れと理論の概要についての説明講義のみ無料でプレビューにて公開してあります。受講する前に一度視聴して、レベル感などを確かめてから受講を決定されることをお勧めします。本コースは、機械学習の仕組みから、chainer、tensorflowを用いたDeepLearningの実装までカバーした講座です。 こんな方にオススメ 機械学習がよくわからないビジネスで機械学習を応用したいDeep Learningを実際に動かしながら学びたい 受講するメリット 教科書では学びにくい実装の部分を、一緒に手を動かしながら学習できます。複雑な数理やアルゴリズムはあえてスキップしているので、直感的な理解が得られます。機械学習だけでなく、データ分析全体の流れを理解できます。 学習のステップ 機械学習とは何かを理解します。データ分析の流れを理解します。教師あり学習を理解・実装できるようになります。教師なし学習を理解・実装できるようになります。ニューラルネットワークについて、理解・実装できるようになります。Deep Learningを理解、実装できるようになります。 以上のステップでは、各セクションで機械学習を用いたデータ分析の流れに沿うことで、繰り返し学習を行い、現場ですぐに使える知識と技術を学んでいきます。 実装の講義では、データ分析の現場で頻繁に利用されているJupyter notebook上でPythonを実装していきます。
