初めての機械学習プロジェクトの構築

機械学習システムを構築するには、コードを書くだけではなく、慎重な計画、戦略、組織が必要です。AIプロジェクトを成功させるための方法を、始めから終わりまで理解したい場合、このコースは完璧な出発点です。人工知能について何も知らない状態から、機械学習プロジェクトのライフサイクルを完全に理解するまでの過程を学び、賢い意思決定を行い、一般的な落とし穴を避けることができます。 学ぶことは 機械学習の基本的な用語と基本的な概念を理解する。 プロジェクトの目標を定義し，データ駆動ワークフローを構築する方法を学ぶ。 また，データを訓練，検証，テストセットに分割するためのマスター戦略を示した。 また，ＡＩモデルの一般的なエラーと性能問題を診断する。 また，ワークフローの組織化と改善の優先順位付けに対するベストプラクティスを適用する。 また，学習の基礎技術として，転送学習，エンドツーエンド学習などを紹介した。 このコースでは、人工知能の戦略的側面を、データ管理とモデル性能評価のための実用的なフレームワークに移る前のコア定義から始めて、ステップバイステップで探求します。実世界の技術イニシアチブを導くために使用される方法論を探求します。このコースは、初心者向けに設計されており、コードの経験や高度な数学的前提条件は必要ありません。今日から旅を始め、成功した機械学習イニシアチブを導く方法を学びましょう。