機械学習

機械学習のコースでは、大規模なデータセットを活用した学習システムの作成について学習します。学習トピックには、予測アルゴリズム、自然言語処理、統計パターン認識などがあります。

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Machine Learning

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Stanford University
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Neural Networks and Deep Learning

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Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization

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deeplearning.ai
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Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces

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Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra

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Imperial College London
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Structuring Machine Learning Projects

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Convolutional Neural Networks in TensorFlow

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Convolutional Neural Networks

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Natural Language Processing in TensorFlow

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Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals

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Google Cloud
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Sequence Models

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Natural Language Processing with Probabilistic Models

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Machine Learning with Python

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IBM
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Introduction to Artificial Intelligence (AI)

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IBM
コース
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Foundations of Data Science: K-Means Clustering in Python

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University of London
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Sequences, Time Series and Prediction

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    機械学習に関するよくある質問

  • Machine learning is a branch of artificial intelligence that seeks to build computer systems that can learn from data without human intervention. These powerful techniques rely on the creation of sophisticated analytical models that are “trained” to recognize patterns within a specific dataset before being unleashed to apply these patterns to more and more data, steadily improving performance without further guidance.

    For example, machine learning is making increasingly accurate image recognition algorithms possible. Human programmers provide a relatively small set of images that are labeled as “cars” or “not cars,” for instance, and then expose the algorithms to vastly larger numbers of images to learn from. While the iterative algorithms typically used in machine learning aren’t new, the power of today’s computing systems have enabled this method of data analysis to become more effective more rapidly than ever.