【体験】機械学習の最短経路学習（９）Ｗｅｅｋ４

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）

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

　　　　　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。