- モデルの作成
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概念: 機械学習用データセットの準備
Concept: Preparing a Dataset for Machine Learning
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概念: クイックモデル
Quick Models
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概念: [Design]（設計）タブ の紹介
Concept: Design Tab Overview
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ハンズオン：モデルの作成
Hands On: Create the Model
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クイズ: モデルの作成
Quiz: Create the Model
- モデルの評価
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概念: [Result]（結果）タブの紹介
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概念: モデルサマリー
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ハンズオン: モデルの評価
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クイズ: モデルの評価
Quiz: Evaluate the Model
- モデルの調整
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モデルの調整の概要
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概念: 特徴量ハンドリング
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概念: [Design]（設計）の確認
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概念: アルゴリズムとハイパーパラメーター
Concept: Algorithms & Hyperparameters
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ハンズオン: モデルの調整
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クイズ: モデルの調整
- 説明可能なAI
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概念: 説明可能なAI
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概念: 部分依存グラフ
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概念: 部分母集団分析
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概念: 個別予測の説明
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概念: インタラクティブ スコアリング
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ハンズオン: モデルの説明
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クイズ: 説明可能なAI
- Wrap Up
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コース完了テスト: ビジュアル機械学習
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コース完了
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機械学習の基礎
このコースはDataiku DSSでビジュアル機械学習の基礎を学びたい人向けのコースです
機械学習の基礎この機械学習コースは、Dataiku DSS における機械学習の基礎的な概念についてハンズオンレッスンを通して学ぶ入門コースで、DSS を使用して最初のモデルを簡単に作成し、評価できることを目標としています。このコースを修了すると、より上級コースに進めます。
このコースでは、2 つのユースケースを扱います。まず、概念について説明するため、Hospital Readmission（病院の再入院）プロジェクトを使用して、患者が病院に再入院する可能性があるかどうかを予測します。
次に、ハンズオンレッスンでは、Basics 101～103 で作成した Haiku T-Shirts プロジェクトを引き続き使用し、顧客の過去データに基づいて、新規顧客が高い収益を生み出す顧客となるかどうかを予測します。
各ハンズオンセクションの前に短い動画を見て、それぞれの新しい概念について学べます。概念ビデオでは、人口統計情報などの特徴量に基づいて、患者が病院に再入院するかどうかを予測するモデルについて検討します。
学習目標
このコースを修了すると、次のことができるようになります。
1 - 機械学習用データセットの準備
2 - ビジュアル機械学習を使用したモデルの作成
3 - モデルの評価と調整
4 - 説明可能な AI の基本原理の組み込み
コース概要
| タイトル | 機械学習の基礎 |
|
対象者 |
Dataiku DSS でビジュアル機械学習を使用している、あるいは Dataiku DSS でのビジュアル機械学習の使用方法を学びたいと考えているすべての方。 |
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アクセスレベル |
無料/登録に含まれている |
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完了までの推定所要時間 |
97分 |
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完了基準 |
コースのチェックポイントで 80% 以上のスコアを獲得して合格する |
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補足資料 |
データセット - Haiku T-Shirts Order Log データセット - Haiku T-Shirts Customers |
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前提となる知識 |
コアデザイナー認定資格 |
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前提となる技術 |
Dataiku DSS - 最新バージョン（無料版で可） |