おためし受講中

Pythonで学ぶ機械学習/ディープラーニング実践 -第2回 パーセプトロン/ロジスティック回帰の実装-

第2回では、ニューラルネットワークの1番基本的なアルゴリズムである“パーセプトロン”の実装や、キャンペーンの反応率や、土砂災害発生危険基準線の確率などマーケティングや気象、医療分野でも活用されている質的確率を予測するのに適した“ロジスティック回帰”の実装方法について学習していきます。

▪︎授業アジェンダ
・TensorFlowの基礎
・パーセプトロンの実装
・ロジスティック回帰の実装

※"TensorFlow"については、こちらの授業でも学習することができます。
   TensorFlowを活用した機械学習実践

学生代表

  • 橋本 幸乃

    橋本 幸乃

    スクー放送部

【ノート機能】
授業内容や覚えておきたいポイントなど、ノートに自由に残せます

再生位置挿入 資料挿入
筆記アシスト
ONOFF