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説明 この 2 時間のプロジェクトベースのコースでは、バックエンドとして TensorFlow を使用して Keras を使用する基本を学び、Keras を使用して基本的な画像分類問題を解決します。 このプロジェクトが終了するまでに、次の数字を予測できるニューラル ネットワーク モデルを作成、トレーニング、評価できるようになります。

説明 この 2 時間のプロジェクトベースのコースでは、TensorFlow をバックエンドとして Keras を使用する基本を学び、Keras を使用して基本的な回帰問題を解決する方法を学びます。 このプロジェクトが終了するまでに、ニューラル ネットワーク モデルの作成、トレーニング、評価が完了します。トレーニング後には…

説明 この 2 時間のプロジェクトベースのコースでは、Python を使用して単純な線形回帰モデルを構築して評価します。 線形回帰の計算には scikit-learn モジュールを使用し、データ管理には pandas、プロットには seaborn を使用します。 非常に人気のある広告データ セットを使用して、売上収益を予測することになります…

説明 この 2 時間のプロジェクトベースのコースでは、Python を使用して複数の線形回帰モデルを構築し、評価します。 scikit-learn を使用して回帰を計算し、データ管理には pandas を、データの視覚化には seaborn を使用します。 このプロジェクトのデータは、以下に基づいて売上収益を予測するための非常に人気のある広告データセットで構成されています。

説明 この 2 時間のプロジェクトベースのコースでは、専門家による最も強力なデータ分析ツールの XNUMX つである DPLYR パッケージを学習します。 パッケージの XNUMX つの主要な動詞 (フィルター、選択、グループ化、要約、変更、配置) を学習することで、次のデータ分析プロジェクトを完了するための知識とツールが得られます。