Learning」へようこそ。このコースでは、機械学習モデルの微調整と最適化を行って高いパフォーマンスを得るために不可欠な直感と判断力、実験のスキルを習得します。このコースでは、モデルのトレーニングで調整に使用するさまざまなノブやレバー、すなわち「ハイパーパラメータ」について学びます。使用して、自動的に調整する方法を学習します。terminerはじめにコースの概要として、主な目的とモジュールの構成を確認します。要する機械学習のさまざまな側面について学習します。このコースでは、これを機械学習の技術と呼びます。モデルのトレーニングで調整に使用するさまざまなノブやレバー、すなわち「ハイパーパラメータ」について学び、これらを手動で調整してモデルのパフォーマンスに与える影響を観察します。terminer機械学習の技術このコースでは、機械学習の技術について学習します。必要な様々な側面について学びます。terminerハイパーパラメータ調整このモジュールでは、まずパラメータとハイパーパラメータの違いについて学習します。次に、従来のグリッドサーチ手法の概要と、より高度なアルゴリズムを使用してグリッドサーチの枠を超えた考え方を取り入れる方法を学びます。機能について学びます。terminer理論の導入このモジュールでは、機械学習の技術に加え、理論の学習も開始します。最初に、よりシンプルで簡潔なモデルを実現するため、スパース性を高める正則化の方法について学習します。次に、ロジスティック回帰の概要と、パフォーマンスの判定方法を学びます。ネットワークの理論について学びます。terminer埋め込みこのモジュールでは、スパースなデータを使用する機械学習モデルの消費メモリ量を抑えてトレーニング時間を短縮するために、埋め込みを使用してスパースなデータを管理する方法を学習します。埋め込みは、次元削減を行い、モデルをよりシンプルにして汎化性能を高める方法としても使用されます。エスティメータこのモジュールでは、既製のエスティメータを使用するのではなく、カスタムのエスティメータを記述する方法について学習します。エスティメータを記述すると、モデル関数自体をより細かく制御できます。Learning」コースで取り上げた主な内容を確認します。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。