深層学習A-Z: ニューラルネットワーク、AIとChatGPT (Annex)
"Deep Learning A-Z" は、機械学習とAIの基礎から応用までをカバーする包括的なコースです。
コースでは、線形回帰から多変量回帰、ロジスティック回帰に至るまでの理論と実践的なPythonスクリプトを提供しています。
このコースは、AIとデータサイエンスの世界への入門として、理解を深め、実際に応用する力を学生に与えます。
ディープラーニングA-Zの紹介
「ディープラーニングA-Z」コースは、機械学習と人工知能の領域への包括的な入り口であり、エッセンスを把握し、実践的に応用することを目指す愛好家のためのものです。このコースは、初心者の方、または以前のモジュールに進んでいない方のために設計された「附属書」セクションで展開されます。この付録は、回帰と分類の直観、データの前処理、ロジスティック回帰の実装についての洞察を提供する重要な基礎です。
回帰と分類の理解
このコースでは、多くの深層学習アプリケーションで極めて重要な回帰と分類を把握することの重要性を強調しています。より深く理解するために、"The Ultimate Guide to Regression & Classification "とそれに付随するPowerPointプレゼンテーションのようなリソースが推奨されます。このガイドでは、単純な線形回帰からロジスティック回帰まで、理論と実践的な例を織り交ぜながらトピックをカバーしています。
単回帰．ステップ・バイ・ステップ
単回帰に特化したセクションでは、独立変数と従属変数を含む方程式を通して概念を紹介します。このコースでは、残差の二乗和を最小化することに重点を置きながら、通常の最小二乗法を体系的に学びます。Pythonの実践的な活動には、経験年数に基づく給与の予測や、最終的な回帰式の理解が含まれます。
重回帰とその先
重回帰にギアを移し、研究開発費、管理費、マーケティング費などの複数の独立変数を持つデータセットを掘り下げ、利益などの結果を予測することを目指します。線形回帰の仮定、ダミー変数の役割、後方消去の適用などの重要な概念が探求されます。コースで提供されるPythonの実装により、学生は後方消去法を含む重回帰モデルに実践的に取り組むことができます。
ロジスティック回帰 直観から実装まで
ロジスティック回帰は、健康保険に加入する確率のようなカテゴリー従属変数を予測するためのツールとして紹介されます。このコースでは、ロジスティック関数と、最適なロジスティック曲線を見つけるのに不可欠な最尤の概念について丁寧に説明します。Pythonスクリプトは、特定のシナリオにおける顧客行動のような結果を予測するロジスティック回帰モデルの実装を通して学習者をガイドします。
実践的なPythonスクリプトとリソース
このコースでは、機械学習の特定の側面に焦点を当てた Python スクリプトがいくつか用意されています：
Pythonによる単純な線形回帰： Scikit-learn ライブラリを使用してこのモデルを実装するスクリプトで、環境のセットアップ、ライブラリのインポート、データのロードと分割、モデルのトレーニング、視覚化を含みます。
後方消去を用いた多重線形回帰： このスクリプトは、カテゴリデータのエンコード、データセットの分割、トレーニング、最適なモデル作成のための後方消去の適用に関する包括的なガイドを提供します。
ロジスティック回帰分類器： 受講生は、データの前処理、ロジスティック回帰モデルの適合、新しい結果の予測、混同行列の作成、訓練セットとテストセットの結果の可視化について学びます。
結論 ディープラーニングを通じたエンパワーメント
「ディープラーニングA-Z」は、ディープラーニングとAIの習得を目指す人々にとって、道標のような存在です。基礎的な概念から始まり、複雑なモデルへと進む構造的なアプローチを通じて、このコースは受講生が自信を持って機械学習の世界に足を踏み入れることができるようにします。このコースは、単に学ぶだけでなく、AIとデータサイエンスの魅力的な領域で応用し、実験し、革新することへの招待状です。