【米国AI開発者厳選】知識ゼロからAI開発者になるために受けるべきUdemy講座一覧
【日本一の高評価】機械学習超入門講座(前編&後編)を公開しました!!
こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． 少し時間が経ちましたが，機械学習超入門動画講座を公開したので内容などを記事にしたいと思います． 今回は前編と後編の2部作の全23時間の超大作となっております！→追記) 前後編の後続として，本番編を公開し3部作完結となりました！（全38時間） 【前編】米国データサイエンティストがやさしく教える機械学習超入門【Pythonで実践】(講座の受講は下の画像をクリック!!↓) 【後編】米国データサイエンティストがやさしく教える機械学習超入門【Pythonで実践】(講座の受講は下の画像をクリック!!↓) ☆4.8と☆4.9であらゆるUdemyの機械学習講座の中で最高評価!! 公開１ヶ月で累計4000人の受講生を記録!! と，かなりの反響をいただいております．(高評価を付けていただいた方，ありがとうございます) ゼロ
最適な機械学習モデルを探索する(Pipeline+Grid Search)【機械学習入門35】
こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． 機械学習入門講座第35回です．(講座全体の説明と目次はこちら) 追記) 機械学習超入門本番編にて，ハイパーパラメータのチューニングについてさらに詳しく解説をしています！ 長かった本講座も今回の記事で最終回です．ここまで学習した人は，機械学習についてかなり詳しくなれたことと思います． 今回の記事は最適なモデルやハイパーパラメータを探索するやり方を解説します． モデルを実際に構築する際には様々なアルゴリズムで様々なハイパーパラメータを試し，最終的に精度がいいモデルを選択するのが一般的です． 高精度のモデルを構築する必要がある場合は必ず実施するものであり，これをうまくやれるかがデータサイエンティストとしてのスキルだったりもします． Scikit-learnのPipelineとGrid Searchと呼ばれるも
LightGBMを超わかりやすく解説(理論+実装)【機械学習入門33】
こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． 機械学習入門講座第33回です．(講座全体の説明と目次はこちら) 追記) 機械学習超入門本番編ではLightGBMについてさらに詳しく解説をしています．勾配ブースティング決定木アルゴリズムのスクラッチ実装もするので，さらに理解を深めたい方は是非受講ください:) 前回の記事で決定木の勾配ブースティングアルゴリズムであるXGBoostを紹介しましたが，今回は同じ決定木の勾配ブースティングの別のアルゴリズムであるLightGBMについて解説します． LightGBMはXGBoostが発表されてから2~3年後に発表され，今やXGBoostよりも高速で高精度なアルゴリズムとして認識され，XGBoostに代わる最強のアルゴリズムの一つとなっています． XGBoostと同じ決定木の勾配ブースティングをベースにしているの
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