主成分分析(PCA)
演習とアルゴリズム解説で実装方法を学べる

料金:全8パートを含む全体が30000円
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AI・主成分分析

データの次元圧縮に用いられる主成分分析(PCA:Princial Component Analysis)と呼ばれる手法を、データサイエンティストがエンジニアリング部門からデータ可視化を依頼される、というリアルなストーリーに沿って学んでいきます。Google Colaboratoryを使った演習で、csvデータをロードしたりグラフを描画したり、実際に手を動かしながら理論と実装方法を学ぶことができます。

チャプター構成

0. 主成分分析の位置づけ
1. 主成分分析を使用する目的
2. ストーリーイントロダクション
3. Google ColaboratoyでCSVファイルをロードする
4. データを正規化する
5. 主成分分析を実施
6. 主成分を2次元で描画
7. 元のデータとの対応
8. エピローグ
9. 主成分分析のアルゴリズム解説

動画時間 約80分