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Pythonによる機械学習:線形モデルから深層学習まで

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機械学習手法は、コンピューターシステムから物理学まで、工学や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では、コンテンツのレコメンデーション、顧客の行動、コンプライアンス、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。 分野として、機械学習は、予測または制御の目的で経験から学習するコンピュータープログラムを設計および理解しようとします。 このコースでは、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則とアルゴリズムについて学習します。 カバーする内容:表現、過剰適合、正則化、一般化、VC次元。 クラスタリング、分類、推奨問題、確率的モデリング、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、統計およびデータサイエンスのMITxMicroMastersプログラムの一部です。 データサイエンスの情報に基づいた効果的な実践者に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の厳密さで修了し、仮想監督試験を受けて、MicroMastersを取得します。これは、データサイエンスまたは他の大学のMIT博士号または修士号への道を加速します。 このプログラムの詳細については、https://micromasters.mit.edu/ds/にアクセスしてください。 このコースについて具体的な質問がある場合は、atsds-mm @ mit.eduまでお問い合わせください。

価格:$ 300 –監査は無料です!

Pythonによる機械学習:線形モデルから、ハーバード大学とMITが設立した教育用プラットフォームであるedXによるディープラーニングまで。

Pythonによる機械学習:線形モデルから深層学習まで – MITx