はじめに
  • 【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 -
イントロダクション
  • イントロダクション
線形代数
  • スカラー・ベクトル・行列
  • 行列の演算
  • 練習問題
  • サイズ感
  • 転置
  • 単位行列・逆行列
  • ベクトルで微分
重回帰分析
  • Step1 「モデル」を決める
  • Step2 「評価関数」を決める
  • Step3 評価関数を「最小化」する - 式変形を行う -
  • Step3 評価関数を「最小化」する - 最適なパラメータを求める -
  • よくある質問
重回帰分析の実装
  • 行列演算の基礎(Numpy)
  • よくある間違い(Numpy)
  • 演習問題
  • Scikit-learnで実装
実データで演習
  • データの読み込み
  • 分布の確認
  • 入力変数と出力変数の切り分け
  • モデル構築と検証
  • 訓練データと検証データ
  • 予測値の計算とモデルの保存・読み込み
  • パラメータの確認
統計
  • 主な統計量
  • 練習問題
  • 正規分布と3σ法
  • スケーリング
外れ値・スケーリングを考慮した重回帰分析
  • データの読込・分布の確認
  • 外れ値除去(3σ法) - 1変数に適用 -
  • 外れ値除去(3σ法) - 全変数に適用 -
  • モデル構築
  • スケーリングとパラメータの確認
ボーナスレクチャー:ビジネス活用
  • 現場で機械学習を導入できる人材とは?
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?
  • 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?