Machine Learning Specialization Coursera
1.0.0
Coursera 上の Andrew NG による機械学習スペシャライゼーションのソリューションとメモが含まれています
注: 必要な数学をすべて理解し、概念をより深く理解したい場合は、「機械学習とデータ サイエンスのための数学」を参照してください。
1週目
モデルの表現
コスト関数
勾配降下法
練習問題: 回帰
練習問題: 教師あり学習と教師なし学習
練習クイズ: 勾配降下法を使用してモデルをトレーニングする
オプションのラボ
2週目
線形回帰
Numpy のベクトル化
多変量回帰
機能のスケーリング
特徴量エンジニアリング
Sklearn 勾配降下法
Sklearn 通常法
練習クイズ: 勾配降下の練習
練習問題: 重回帰
オプションのラボ
プログラミングの課題
3週目
ロジスティック回帰
分類
シグモイド関数
意思決定の境界線
物流損失
コスト関数
勾配降下法
Scikit Learn - ロジスティック回帰
過学習
正則化
練習問題: ロジスティック回帰のコスト関数
練習問題: ロジスティック回帰の勾配降下法
オプションのラボ
プログラミングの課題
1週目
二項分類のためのニューラル ネットワーク
ニューロンとレイヤー
コーヒー焙煎
Numpyを使ったコーヒー焙煎
練習用クイズ: ニューラル ネットワークの直感
練習問題: ニューラル ネットワーク モデル
練習問題: TensorFlow の実装
練習問題: Numpy でのニューラル ネットワークの実装
オプションのラボ
プログラミングの課題
2週目
手書き数字認識のためのニューラル ネットワーク - マルチクラス
RElu
ソフトマックス
マルチクラス分類
練習用クイズ: ニューラル ネットワークのトレーニング
練習問題：アクティベーション関数
練習問題 : マルチクラス分類
練習用クイズ: 追加のニューラル ネットワークの概念
オプションのラボ
プログラミングの課題
3週目
応用機械学習に関するアドバイス
練習問題：機械学習の応用に関するアドバイス
練習問題: バイアスと分散
練習問題: 機械学習の開発プロセス
プログラミングの課題
第4週
ディシジョン ツリー
練習問題: 決定木
練習問題: 決定木の学習
練習用クイズ: 決定木のアンサンブル
プログラミングの課題
1週目
K の意味
異常検出
練習問題: クラスタリング
練習クイズ：異常検知
プログラミングの課題
2週目
協調フィルタリング RecSys
ニューラルネットワークを使用した RecSys
練習問題: 協調フィルタリング
練習問題: レコメンダーシステムの実装
練習問題: コンテンツベースのフィルタリング
プログラミングの課題
3週目
深い Q ラーニング - 月着陸船
練習クイズ：強化学習入門
練習クイズ：状態行動価値関数
練習問題 : 連続状態空間
プログラミングの課題
このコースは、機械学習エンジニアになるための最適なコースです。あなたが専門家であっても、デシジョン ツリーなどの多くのアルゴリズムが詳細にカバーされており、スキルのさらなる向上に役立つ可能性があります。
このコースを構築し調整してくれた Andrew Ng 教授に心より感謝いたします。
深層 Q ラーニングを使用して月着陸船を着陸させるための教師なし学習アルゴリズムを作成する
ローバーは、その方法を学ぶのに何度も失敗した後、地表に正しく着陸し、標識としての旗の間に正しく着陸するように訓練されました。
適切なパラメータを使用してエージェントをトレーニングした後の最終的な着陸:
映画レコメンダー システムのアルゴリズムを作成する
映画データベースはジャンルに基づいて収集されます。
コンテンツベースのフィルタリングと協調フィルタリングのアルゴリズムがトレーニングされ、映画レコメンダー システムが実装されます。
映画のジャンルに基づいておすすめの映画を提供します。
さらに多くのこと!!
結論から言うと、このコースは皆さんに受講をお勧めします。多くの新しいことを学ぶだけでなく、課題は実際の例であり、完了するのが楽しいからです。
楽しく学習してください:))
