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Pythonで学ぶ機械学習/ディープラーニング実践
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第1回

Pythonで学ぶ機械学習/ディープラーニング実践 -第1回 基礎編-

2018年4月28日 60min
Pythonで学ぶ機械学習/ディープラーニング実践 -第1回 基礎編- play_arrow おためし受講

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授業の概要

第1回では、Pythonで機械学習を実装するイメージ、機械学習で取り扱う数学、機械学習の基礎的なアルゴリズムについて学習していきます。

▪︎授業アジェンダ
・機械学習とは
・機械学習でとり扱う数学（偏微分/線形代数）
・機械学習の基礎的なアルゴリズム（勾配降下法/最小二乗法）

こんな人にオススメ

会社からは新規事業の立ち上げのため機械学習など新しい技術を学ぶように言われているが、日々忙しく新しい技術を学ぶ時間が無い中堅システムエンジニアの方。

担当の先生／パーソナリティ

授業で使用する教材

※授業以外での使用は禁止します

チャプター

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この授業を受講するとできること
01:14
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アジェンダ
00:13
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機械学習とは
05:11
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機械学習で使う数学
00:23
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・微分
08:55
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・偏微分
02:57
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・ベクトル
07:39
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・行列
02:01
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・Numpy
02:55
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機械学習の基本アルゴリズム
00:13
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・関数の最小値を求める
02:52
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・数値微分
01:01
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・勾配降下法
07:24
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・最小二乗法
12:05
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質疑応答
02:55
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次回授業のお知らせ
00:35
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エンディング
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Q.ひょっとするとMicrosoftの「りんな」ってRNNから名前を取ったのでしょうか？
00:53
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Q.解析を用いず、勾配降下法を用いるのは、どういう場合ですか？
00:56
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Q.3回目の授業のCNNは何を用いて行うのでしょうか？Tensorflowでしょうか？