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Python を使用した機械学習コース

目次

  • 無料のディープ ラーニング リソース ガイドをダウンロード

  • スラックグループ

  • 導入

  • モチベーション

  • 機械学習

    • 機械学習の基礎

    • 教師あり学習

    • 教師なし学習

    • ディープラーニング

  • プルリクエストのプロセス

  • 最後のメモ

  • 開発者

  • 引用

無料のディープ ラーニング リソース ガイドをダウンロード

スラックグループ

導入

このプロジェクトの目的は、Python を使用した機械学習の包括的かつシンプルなコースを提供することです。

モチベーション

Artificial IntelligenceのツールとしてのMachine Learning 、最も広く採用されている科学分野の 1 つです。機械学習に関しては、かなりの量の文献が出版されています。このプロジェクトの目的は、 Pythonを使用した一連のシンプルかつ包括的なチュートリアルを提示することで、 Machine Learningの最も重要な側面を提供することです。このプロジェクトでは、 Scikit-learnなどのさまざまなよく知られた機械学習フレームワークを使用してチュートリアルを構築しました。このプロジェクトでは、次のことを学びます:

  • 機械学習の定義は何ですか?

  • それはいつ始まりましたか?そしてトレンドの進化は何ですか?

  • 機械学習のカテゴリとサブカテゴリとは何ですか?

  • 主に使用されている機械学習アルゴリズムとその実装方法は何ですか?

機械学習

タイトル書類
機械学習の概要概要

機械学習の基礎

_img/intro.png

タイトルコード書類
線形回帰パイソンチュートリアル
過学習/過小学習パイソンチュートリアル
正則化パイソンチュートリアル
相互検証パイソンチュートリアル

教師あり学習

_img/監視付き.gif

タイトルコード書類
ディシジョン ツリーパイソンチュートリアル
K最近傍法パイソンチュートリアル
ナイーブ・ベイズパイソンチュートリアル
ロジスティック回帰パイソンチュートリアル
サポートベクターマシンパイソンチュートリアル

教師なし学習

_img/unsupervised.gif

タイトルコード書類
クラスタリングパイソンチュートリアル
主成分分析パイソンチュートリアル

ディープラーニング

_img/deeplearning.png

タイトルコード書類
ニューラル ネットワークの概要パイソンチュートリアル
畳み込みニューラル ネットワークパイソンチュートリアル
オートエンコーダーパイソンチュートリアル
リカレント ニューラル ネットワークパイソンIPython

プルリクエストのプロセス

より良い方法でサポートするために、次の基準を考慮してください。

  1. プル リクエストは主にリンクの提案であることが想定されています。

  2. 提案したリソースが古くなったり壊れたりしていないことを確認してください。

  3. ビルドを実行してプル リクエストを作成するときは、レイヤーの終了前にインストールまたはビルドの依存関係が削除されていることを確認してください。

  4. インターフェイスへの変更の詳細を含むコメントを追加します。これには、新しい環境変数、公開ポート、有用なファイルの場所、コンテナーのパラメーターが含まれます。

  5. 少なくとも 1 人の他の開発者の承認を得たら、プル リクエストをマージできます。または、その権限がない場合でも、すべてのチェックに合格したと思われる場合は、所有者にマージを要求できます。

最後のメモ

皆様の温かいご意見をお待ちしております。このオープンソース プロジェクトを改善し、私たちの仕事をより良くするためにご協力ください。貢献については、プル リクエストを作成してください。すぐに調査します。皆様の温かいフィードバックとサポートに改めて感謝いたします。

開発者

プロジェクトの監督者および作成者: Amirsina Torfi [GitHub、個人ウェブサイト、Linkedin]

開発者: Amirsina Torfi、Brendan Sherman*、James E Hopkins* [Linkedin]、Zac Smith [Linkedin]

注: このプロジェクトは、[バージニア工科大学の CS 4624 マルチメディア/ハイパーテキスト コース] によって提供され、[機械学習マインドセット] によって監督およびサポートされているキャップストーン プロジェクトとして開発されました。

*: 均等に貢献

引用

このコースが役立つと思われた場合は、以下のように引用することをご検討ください。

 @ソフトウェア{amirsina_torfi_2019_3585763,
  著者 = {アミルシナ・トルフィーと
                  ブレンダン・シャーマンと
                  ジェイ・ホプキンスと
                  エリック・ウィンと
                  hokie45と
                  フレデリック・デ・ブレザーと
                  李明岳と
                  サミュエル・フッソと
                  アラン}、
  title = {{machinelearningmindset/machine-learning-course:
                   Python を使用した機械学習}}、
  月 = 12 月、
  年 = 2019、
  出版社 = {Zenodo}、
  バージョン = {1.0}、
  ドイ = {10.5281/zenodo.3585763}、
  URL = {https://doi.org/10.5281/zenodo.3585763}
}
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