Course機械学習モデルの精度を高める方法や、特に有効な特徴を抽出するためのデータ列の見極め方を知りたい人におすすめのコースです。良い特徴と悪い特徴の要素について、また、機械学習モデルで最適に使用できるように、特徴を前処理して変換する方法についても取り上げます。内で特徴を選択して前処理を行います。インストラクターが解答のコードについて説明します。プロジェクトに取り組む際に参照できるよう、一般公開される予定です。モデルの精度を高める方法や、特に有効な特徴を抽出するためのデータ列の見極め方を知りたい方におすすめのコースです。Engineeringでは、良い特徴と悪い特徴について、また、モデルで最適に使用できるように、特徴を前処理して変換する方法についても取り上げます。プロジェクトの構築において、最も長く、困難になることが多いフェーズです。特徴エンジニアリングでは、まず生データを使い、対象領域の知識を活用して、機械学習アルゴリズムを機能させるための特徴を作成します。モデルで特徴を表現する方法を検討します。前処理と特徴の作成モジュールのこのセクションでは、前処理と特徴の作成について説明します。機械学習システム用の特徴セットの準備に役立つデータ前処理テクニックです。機械学習では、特徴断面はそれほど大きな役割を果たしていませんでした。このモジュールでは、どのような問題において特徴断面が機械学習に役立つかを学びます。データの前処理に使用するライブラリです。データ全体を渡す必要がある前処理を行う場合に役立ちます。平均値と標準偏差による入力値の正規化、値のすべての入力例を検査することによるボキャブラリの整数化、観測されたデータ分散に基づく入力のバケット化などです。필요まとめ特徴エンジニアリングの各モジュールで学習した主な内容は次のとおりです。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。