Python による機械学習: 線形モデルから深層学習まで

説明

機械学習手法は、コンピューターシステムから物理学に至るまで、工学および科学全体で一般的に使用されています。さらに、検索エンジン、レコメンダーシステム (Netflix、Amazon など)、広告主、金融機関などの商用サイトは、コンテンツの推奨、顧客の行動、コンプライアンス、またはリスクの予測に機械学習アルゴリズムを採用しています。学問としての機械学習は、予測や制御を目的として経験から学習するコンピュータープログラムを設計し、理解しようとします。このコースでは、学生はトレーニングデータを効果的な自動予測に変換するための原理とアルゴリズムについて学びます。次の内容を取り上げます: 表現、過学習、正則化、一般化、VC 次元。クラスタリング、分類、推奨問題、確率モデリング、強化学習。オンラインアルゴリズム、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク/ディープラーニング。学生は、さまざまな実用的なアプリケーション向けに設計されたいくつかの Python プロジェクトでアルゴリズムを実装し、実験します。このコースは、統計とデータサイエンスの MITx MicroMasters プログラムの一部です。情報に基づいた効果的なデータサイエンスの実践者となるために必要なスキルを習得します。このコースと MITx の他の XNUMX つのコースを、MIT のキャンパス内コースと同様のペースとレベルで修了し、仮想監督付き試験を受けて、次の分野での熟練度を証明する学術資格である MicroMasters を取得します。データサイエンスを学ぶことも、MIT 博士号または他の大学での修士号取得への道を加速することもできます。このプログラムの詳細については、https://micromasters.mit.edu/ds/ をご覧ください。このコースに関する具体的な質問がある場合は、atsds-mm@mit.edu までご連絡ください。