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ディープラーニングG検定対策3 機械学習の具体的手法

ディープラーニングG検定 試験対策講座の第3回は、機械学習の具体的手法について学びます。決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなど、試験対策で理解しておくべき手法について解説します。
巣籠 悠輔
MICIN最高技術責任者、東京大学招聘講師、日本ディープラーニング協会有識者会員

【ディープラーニング検定対策3 機械学習の具体的手法】

 日本ディープラーニング協会「G検定」対策講座第3回目を始めますよろしくお願いします。前回は機械学習が、どういったものかについて説明しました。今回は、それに続いて機械学習の具体的手法について見ていきたいと思います。

 まず実際のモデルについて、機械学習のモデルはたくさんあります。言葉だけ並べてみましたが、k近傍法やランダムフォレスト、ブースティング、サポートベクターマシン、条件付き確率場、ニューラルネットワークなど、いっぱいありますが、いったんその言葉を置いておいて、伝えたいことは結局のところ、それぞれのモデルは、どういう境界線にするか、どういうパターン分類の基準にするかのアプローチが異なるだけということをお伝えします。

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このセミナーの目次

ディープラーニングG検定 対策講座
全8回
日本ディープラーニング協会が実施する、ディープラーニングを事業に活かす人のための「G検定(ジェネラリスト検定)」の試験対策講座です。同検定のシラバスの作成者のひとりであり、GunosyやREADYFORの創業メンバーとしてエンジニアを経験してきた業界の第一人者、巣籠悠輔氏が全8回で講義します。合格するために押さえるべきポイントを学びます。(第1回はどなたでも閲覧可能です)
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