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【体験】機械学習の最短経路学習(11)Week6

投稿日:2016-08-28 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6週のシラバスは以下の通り。

                     Week6(今回)
     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)

Ai20160827 01

第6週は、機械学習を適用するためのアドバイスと機械学習システムデザイン(約120分(ビデオのみ))

    ・評価のために多くの時間を無駄にしないために

    ・オーバーフィッティングを防ぐ

    ・学習曲線

    ・スパムメールの事例

Ai20160827 02

Ai20160828 01

      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
     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(今回)
     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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