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Kaggleで始めるPython AI機械学習入門コース｜高評価現役講師が丁寧にレクチャー
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Description: ■このコースのゴールAI機械学習の基本的なプログラミング方法を習得し、さらに目標に向けて自発的に踏み出せるようになる。■受講後にできるようになることの一例・Pythonの基本的なプログラミングができる・AI、機械学習とは何か基礎知識をもとに説明できる・機械学習による予測モデルの作成フローを理解し、自分で作成できる・自分に合ったKaggleのコンペを探し、参加できる・今後の目標を立て、さらなるスキル習得に向けて自発的に踏み出せる※いくつか無料のプレビュー動画を公開しておりますので、イメージ確認のためぜひご覧ください。セクション1 はじめにコース概要と目的未来に向けてのステップご挨拶セクション2 コースの全体像と進め方Kaggleの概要と最初に目指す近い未来講座の内容と開発環境コラムセクション3 （STEP1）Pythonの基本的な書き方を学ぶこのセクションで学ぶことPythonの開発環境を用意しようPython(Anaconda)をインストールしよう実践の注意点やポイントGoogle Colaboratoryを使ってみようPython速習①：基礎構文・変数①・変数②・リスト・タプル・辞書・比較演算・条件分岐演算・繰り返し演算・実習①：基礎演算・関数Python速習②：ライブラリ・Numpy・Pandas・Matplotlib・実習②：ライブラリ学んだことチェックコラムセクション4 （STEP2）機械学習の基礎知識を学ぶこのセクションで学ぶことAIとは？機械学習とは？機械学習の種類教師あり学習強化学習教師なし学習データ分析に必要な知識統計指標（平均）統計指標（中央値・最頻値）統計指標（分散・標準偏差）可視化（基本のグラフ）可視化（散布図・バブルチャート）可視化（ヒストグラム・箱ひげ図）統計指標と可視化の注意学んだことチェックコラムセクション5 （STEP3）Kaggleで実践を交えながら学ぶ全体像の確認Kaggleのアカウントを作成しようKaggleの基本操作を確認しようモデル作成の流れTitanicコンペに挑戦！Lesson1：データを読み込んでみようLesson1：主要な統計指標を確認しようLesson1：Pandas Profilingを使ってみようLesson1：特徴量と目的変数の関係性を確認しようLesson1：特徴量エンジニアリンクとはLesson1：特徴量エンジニアリンクの実践Lesson1：（補足）One-HotエンコーディングとはLesson1：モデル作成実践①（ランダムフォレストとは）Lesson1：モデル作成実践②（ランダムフォレストの実装）Lesson1：モデル作成実践③（予測結果のsubmit）Lesson1：モデル作成実践④（スコアの確認）Lesson2：精度向上に向けて取り組むことLesson2：ロジスティック回帰とアルゴリズムチートシートLesson2：ロジスティック回帰を実装しようLesson3：新たな特徴量を作ろうLesson4：LightGBMと過学習Lesson4：教師データの分割と検証Lesson4：LightGBMを実装しよう</p
Category: Development > Data Science > Machine Learning
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