機械学習システムの構築フローとモデルの性能評価
「データ加工」「MLモデル構築」を実装しながら学習

料金:全8パートを含む全体が30000円
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モデルの性能評価

「PoC(概念実証)」フェイズで行う、「データ加工」「MLモデル構築」を実装できるようになることを目的とした講義です。「アヤメの花データセット」を使用し、Google Colaboratoryを使ったハンズオン形式で「データ加工」、「MLモデル構築」を行います。
データ収集から前処理、分割などのプロセスを経て、教師あり学習の「分類」アルゴリズム「ロジスティック回帰」を用いて、花びらの幅や長さのデータから、”アヤメの花の種類” を分類する機械学習モデルを構築し評価を行います。

チャプター構成

  1. 本講義の目的と「AI・機械学習プロジェクトの進め方」のおさらい
  2. データ加工:①データ収集
  3. データ加工:②データチェック
  4. データ加工:③データクリーニング
  5. データ加工:④データ前処理
  6. MLモデル構築:①アルゴリズム策定
  7. MLモデル構築:②特徴量エンジニアリング
  8. MLモデル構築:③データ分割
  9. MLモデル構築:④学習と評価
  10. 番外編:入れ子式の交差検証法
  11. 番外編:MLモデル構築:④学習と評価

動画時間 約58分 (番外編を除く)