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24 thoughts on “【完全版】この動画1本で機械学習実装(Python)の基礎を習得!忙しい人のための速習コース | python 機械 学習 サンプル コードに関する最も完全なドキュメントの概要

  1. bar tool says:

    機械学習関係の動画(20本ノック含む)の視聴後に復習として本動画を活用しました。やっと理解が進んできた手ごたえが得られました。

  2. 坂本輝星 says:

    わかりやすいです!!
    教師なし学習についてなのですが、教師あり学習で使用したデータセットをそのまま使うことは出来ますか?
    理解があやふやで申し訳ないです🙇‍♀️

  3. 伊計寛 says:

    いまにゅさん、こんにちは。モデムの定義で
    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    model = LinearRegression()
    model
    結果:LinearRegression()

    いまにゅさんと同じ結果にならないのはなぜですか?

  4. あ あ says:

    初心者でこの入門講座でもかなり時間がかかるけどわかりやすくて楽しいです
    ありがとうございます

  5. t k says:

    これじゃ数式の理解や、アルゴリズムの
    理解が難しい。結局数理的な理解をしないことには応用が効かない。数式を絡めてくれれば見やすいと思います。

  6. Ashiya Ichiro says:

    いや、AIは強い分野と弱い分野が極端やぞ😑
    人間の感覚値は異常に高い。将来は分からんが今のAIには無理。
    逆に論理は異常に高い。人間は疲れるが機械は疲れない。

  7. Johnston Bruce says:

    私は外国為替/暗号通貨に不慣れであり、これらの戦略をうまく使うのは難しいと思います。 合法的なブローカーはどこにありますか? 私のアカウントを管理し、取引方法も教えてくれます。

  8. Da-to says:

    k最後のkmeans法の実装で(No, cluster)をdropしてたと思うのですがaxis=0を入れる必要はないんですか?

  9. slaimu071201 says:

    ◎機械学習入門1
    ●人工知能/機械学習
    ・人工知能
    人間と同じ判断/動作ができる技術
    人間と同様な感覚から情報を得る
    ※入力データ
    音声/画像/自然音声

    ・機械学習
    人工知能の仕組みを担う
    予測機能がメイン
    入力と出力の関係性や規則性を探す

    ・ディープラーニング
    様々な入力→数値化
    *パラメータ
     パラメータの良し悪し→誤差
    *モデル
     数式
    ●機械学習に必要な2ステップ
    ・赤ちゃんがなぜ、
           犬とにんしきできるのか?
    ・問題設定
     写真が男性か女性か見分ける
    ●機械学習の3大トピック
     1.教師あり学習
     2.教師なし学習
      クラスタリング
      →似た特徴をグルーピングする
     3.強化学習
    ゲームや自動運転で用いられている
    ルンバなど
    →活用シーンが限定されている

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