ネットワークがさまざまな問題でうまく機能している理由をご紹介します。次に、教師あり学習の問題を設定し、勾配降下法を使用して適切な解決策を見つける方法について説明します。これには、一般化が可能になるデータセットの作成も含まれます。実験に対応するため、データセットを繰り返し作成できる方法について解説します。分鐘はじめにこのコースでは、機械学習(ML)の基礎知識を習得し、この専門分野で使用されている用語を理解できるようになります。モデルに活用することもできます。プラクティショナーとしてのキャリアアップを図ります。最適化このモジュールでは、機械学習(ML)モデルを最適化する方法について説明します。一般化とサンプリングここからは、少し違った角度から検討していきます。正解率が最も高い機械学習(ML)モデルを選択するのが適さないことがありますが、それはどのような場合でしょうか。いうだけでは、実世界の新しいデータを適切に処理できることにはなりません。機械学習とはどのようなもので、どのような問題解決に役立つのでしょうか。候補となるユースケースを機械学習で習得できる形に変換する5段階とは、そしてこれらの段階を省略しないことが重要である理由は何でしょうか。ネットワークに注目が集まっているのでしょうか。問題を設定し、勾配降下を使用して適切な解決策を見つけ、データセットを作成する方法について学びます。スケーラブルな分散型機械学習モデルを作成して、これらのモデルのトレーニングを拡張し、高性能な予測ができるようになります。機械学習(ML)がデータから重要な特質を学習したり、人間による分析を問題に取り入れるように、生データを変換します。問題を解決する理論について、および適切なパラメータの組み合わせ方を学びます。関する手順全体を実習します。