機械学習実践コース（eラーニング）

Python の基礎から機械学習アルゴリズムを実装するために必要なプロセスを体系的に習得できます。豊富な演習を通してデータ分析力と実装力を身につけたい方におすすめです。

【学習内容】
■Python の基礎
　・イントロダクション
　・環境構築
　・Python の基礎
　・Pandas と Matplotlib の基礎
■教師あり学習（回帰）
　・重回帰分析の復習
　・重回帰分析の実装
　・線形回帰の過学習を抑制する手法(Ridge, Lasso)
　・相関関係と多重共線性問題
■データの前処理
　・データの確認
　・重複行の確認
　・欠損値処理
　・カテゴリカル変数処理
　・重回帰分析の実装
　・特徴量エンジニアリング
　・外れ値除去
■教師あり学習（分類）
　・決定木の実装で分類の全体像を理解
　・代表的な分類のアルゴリズム
　・分類の評価力法
　・Scikit-learn で評価指標の確認
　・不均衡データへのアプローチ
■ハイパーパラメータの調整
　・ハイパーパラメータの概要と交差検証
　・ハイパーパラメータの調整力法
■教師なし学習
　・主成分分析 (Principal Component Analysis)
　・k- 平均法 (k-means)

受講料	有料
標準学習時間	10時間
修了証発行	あり
受講形態	完全オンライン制
団体申込み	あり
法人請求	あり