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機械学習システムの全体像を講義とデモにより学習します
Pythonによる機械学習システム構築入門～学習モデル作成からAPI化～＜Eラーニング＞
講義動画とキーワード検索で効率的に学ぶ
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- Pythonによる機械学習システム構築入門～学習モデル作成からAPI化～＜Eラーニング＞
※本講座は2023年3月15日開講講座をもって終了いたします。
ご愛顧ありがとうございました。
Pythonを使ってはじめて機械学習を適用される方向けのコースです
Pythonを使ってはじめて機械学習を適用される方が知っておくべきこと（交差検証、パラメーター調整、モデルのAPI化など）など、Pythonの代表的な機械学習ライブラリ「scikit-learn」などを使った機械学習システムの全体像を講義とデモで学習します。
講義動画とキーワード検索で効率的に学べます。
講師の語りをテキストや字幕で表示でき、テキストは動画に合わせハイライト表示されます。また、気になったキーワードがあったらすぐに検索して動画でチェックできます。
動画の再生スピードも調整（0.8倍、1倍、1.2倍、1.5倍、2倍速）できるので、自分のペースで視聴が可能です。
講座のゴール
●「scikit-learn」ライブラリの特徴と使い方を説明できる
●「scikit-learn」の代表的な機械学習（分類、回帰など）のライブラリを適用し、
その結果の意味を解釈できる
●「scikit-learn」で作成したモデルのAPI化について、説明できる
概要
- 検索番号
- P2202967
- 受講料
- 10,780円（税抜き9,800円）
申込終了 受講申込みはこちら
プログラム
●ビジネスにおける機械学習
●機械学習とは
＜参考＞データ分析における機械学習の位置づけ
●機械学習の種別
●分類、回帰分析における重要なキーワード
●機械学習を適用する流れ
●機械学習の精度評価
●機械学習のためのPythonライブラリ
第2章 分類モデルの作成と評価
●分類とは
●分類モデルの作成・評価の流れ
●データの分割
＜コード＞ ホールドアウト法
＜コード＞ k分割交差検証
●分類の手法の適用
●分類モデルの評価
第3章 回帰モデルの作成と評価
●回帰分析とは
●回帰モデルの作成・評価の流れ
●回帰分析の手法の適用
●回帰モデルの評価
第4章 機械学習と関連したデータ処理
●機械学習を適用する流れ
●データの加工
●グリッドサーチによる最適なパラメーターの選択
＜コード＞グリッドサーチ
●学習済みモデルの保存と読み込み
＜コード＞シリアライズ、デシリアライズ
●まとめ
第5章 データの収集～JSON、REST API～
●外部データソースからのデータ収集（一例）
＜参考＞REST APIとは
●JSONとは
●PythonにおけるJSONデータの取り扱い
●PythonにおけるREST APIの利用
＜参考＞responseデータへのアクセス
第6章 機械学習システムの構築～Flask～
●システム間連携の一例
●FlaskによるREST APIサーバ構築
日経ビジネススクール オンライン講座 事務局
TEL 03-6812-8679 FAX 03-6812-8755
Eメール：nikkei-on@nex.nikkei.co.jp
受付時間：営業日の9:30～17:30 ＜営業日＞土日祝、国民の休日、年末年始（12/28～1/4）を除く日
●動画・音声付きコンテンツについての注意事項
※この講座には、動画付きのコンテンツが含まれています。
※推奨のネットワーク環境でご受講されても、ご利用のパソコンのCPUの処理速度が低い場合や、メモリー容量が不足しているなどの場合には、動画が正しく再生できないことがあります。さらに企業などの社内LAN環境では動画コンテンツの再生に制限をかけている場合には、動画付きのコンテンツが再生できない場合があります。お申し込みの前にこちらから動作確認を行ってください。
●本商品は、日経ビジネススクール利用規約「第２２条オンライン講座の受講契約の解除または解約」（https://school.nikkei.co.jp/nn/info/tos.html）の通り、商品の性質上、返品またはキャンセルの受け付けはいたしません。
eラーニング教材の概要
講師 富士通ラーニングメディア
コースコード UHD55D
受講料（消費税込み） 10,780円（税抜価格9,800円）
標準受講時間 9時間
動作環境
●PC OS × ブラウザー
Microsoft® Windows® 10 × Google Chrome 最新版、Microsoft Edge 最新版、Firefox 最新版
●タブレット、スマートフォンでの視聴も可能ですが、最適化された画面表示ではありません。
お申し込みの前にこちらから動作確認を行ってください。
※本講座にはダウンロードできる関連資料（スライドデータなど）はありません。予めご了承ください。
