Coursera
長かったMachine Learning(機械学習)を完了することができたので、「授業全体を通じて学んだこと」、「どういう点がオススメなのか」を紹介したいと思います。これから、Machine Learning(機械学習)を受講しようとしている方の背中を押せたら幸いです。 <過…
長かったMachine Learning(機械学習)の講義も遂に最終回です。最後は具体的な機械学習アプリケーションの例として、画像解析アルゴリズムを学びます。併せて、機械学習アプリケーションの精度向上のテクニックも学べます。 <過去の記事> 【Coursera】「Mac…
前回までは、トレーニングデータを全て使った最適化アルゴリズムを学んできました。一方、ビッグデータを使う場合、全トレーニングデータを使うと時間が掛かりすぎてしまいます。では、どうすれば良いか?というのが、今回のテーマです。 <過去の記事> 【C…
前回までに、教師あり学習、教師なし学習のアルゴリズムについて学んできました。今回は毛色が変わり、エンジン不具合の検知等に使われる異常検知アルゴリズムや、映画のレコメンデーションシステムについて学びます。かなり実用的な内容です。 <過去の記事…
前回までは、教師あり学習のアルゴリズムについて学んできました。今回はついに、教師なし学習のアルゴリズムについて学びます。また、データ圧縮の仕組みについても学べます。 <過去の記事> 【Coursera】「Machine Learning(機械学習) Week 1」〜機械学習…
前回までに、ニューラルネットワークによる分類アルゴリズムについて学んできました。ニューラルネットワークには、局所最適解(ローカルミニマム)に収束してしまう場合があるという課題がありました。今回は、局所最適解(ローカルミニマム)に収束してし…
前回までは機械学習のアルゴリズムについて学んできました。 今回は、そのアルゴリズムの良し悪しを評価する方法と改善方法を学びます。 <過去の記事> 【Coursera】「Machine Learning(機械学習) Week 1」〜機械学習の種類を学びたい〜 - 継続力 【Courser…
前回(Machine Learning(機械学習) Week 4)は、ニューラルネットワークの概念を学びました。 今回は、ニューラルネットワークの具体的な実装方法について学びます。 <過去の記事> 【Coursera】「Machine Learning(機械学習) Week 1」〜機械学習の種類を学…
前回(Machine Learning(機械学習) Week 3)は、教師あり学習の分類問題のアルゴリズムとして、ロジスティック回帰を学びました。 今回は、ロジスティック回帰の弱点への対策として、ニューラルネットワークについて学びます。 <過去の記事> 【Coursera】…
前回(Machine Learning(機械学習) Week 2)は、教師あり学習の回帰分析アルゴリズムを学びました。今回は、教師あり学習の分類問題のアルゴリズムについて学びます。アンドリュー・エン(Andrew Ng)氏曰く、この週(Machine Learning(機械学習) Week 3)ま…
前回(「Coursera Machine Learning(機械学習) Week 1」)は、一つの要素(例えば面積)から土地の価格を予測する方法を学びました。ただ、実際に土地の価格を予測する際に、「土地の面積だけで価格が決まる!」とは思わないですよね? 他にも、駅からの近さ…
「機械学習」という言葉は聞いたことはあるけど、具体的に何をするものだろう?「教師あり学習」、「教師なし学習」という言葉は聞いたことはあるけど、違いは何だろう? と思い、「Coursera(コーセラ)」で「Machine Learning(機械学習)」を受講することにし…
「AI技術が進歩することで、仕事が無くなってしまう」という話を聞いたことはないでしょうか?Coursera「AI For Everyone(全ての人のためのAI) Week 4」では、AIが社会に与えるインパクトと、AIと上手く付き合っていく方法を学ぶことができます。この動画を…
会社で、「AI開発して!」と言われても、最初に何をすれば良いか分かりませんよね。Coursera「AI For Everyone(全ての人のためのAI) Week 3」では、AI開発のファーストステップを学ぶことができます。この動画を観れば、いつ「AI開発して!」と言われても困…
昨今のDX(デジタルトランスフォーメーション)の流行により、どの会社も「AIを活用してみたい!」と考えているのではないでしょうか?ただ、どう進めて良いか分からないですよね。Coursera「AI For Everyone(全ての人のためのAI) Week 2」では、AIプロジェ…
ニュースや情報誌でAIに関するニュースをよく目にしますよね? 昨今、よく耳にするAIですが、AIの得意、不得意が何であるか説明できないことに気づき、「Coursera(コーセラ)」で「AI For Everyone(全ての人のためのAI)」を受講することにしました。 「Course…