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【体験】機械学習の最短経路学習(9)Week4

投稿日:2016-08-26 更新日:

MOOC101:Couseraでスタンフォード大学の機械学習のコース受講の報告をします。

第4週のシラバスは以下の通り。

                     Week4(今回)
     8. Neural Networks: Representation(ニューラルネットワーク:表現)

Ai20160826 01

第4週は、ニューラルネットワーク(約70分(ビデオのみ))

    ・今回と次回でニューラルネットワークを学習します。

    ・ニューラルネットワークの歴史とAIとの関係

    ・脳科学の知見

    ・次回に続く

Ai20160826 02

     Week1
     1. Introduction (イントロダクション)
     2. Linear Regression with One Variable (1変数の線形回帰)
     3. Linear Algebra Review (線形代数の復習)

                    Week2
     4. Linear Regression with Multiple Variables (多変数の線形回帰)
     5. Octave Tutorial (Octaveの説明)

                    Week3
     6. Logistic Regression(ロジスティック回帰)
     7. Regularization(正規化)

                     Week4(今回)
     8. Neural Networks: Representation(ニューラルネットワーク:表現)

                     Week5
     9. Neural Networks: Learning(ニューラルネットワーク:学習)

                     Week6
     10. Advice for Applying Machine Learning(機械学習を適用するためのアドバイス)
     11. Machine Learning System Design(機械学習システムデザイン)

                    Week7
     12. Support Vector Machines(サポートベクターマシン(SVM))

                     Week8
     13. Unsupervised Learning(教師無し学習)
     14. Dimensionality Reduction(次元削減)

                     Week9
     15. Anomaly Detection(アノマリー検出)
     16. Recommender Systems(レコメンドシステム)

                     Week10
     17. Large Scale Machine Learning(大規模機械学習)

                     Week11
     18. Application Example: Photo OCR(応用例:写真からのテキスト抽出)

  全部で11週間のプログラムです。

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