Azure Machine Learning入門
ここから始める機械学習

講師:株式会社Anahub 庄司 幸平

本動画では、これから機械学習を始める方を対象に、機械学習の内容や分析の手順について解説します。

第1回:機械学習の概要
第2回:機械学習モデルの分類
第3回:モデル構築フロー
第4回:精度検証について
第5回:ハイパーパラメータについて
第6回:デモンストレーション

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第1回:機械学習の概要

機械学習の概要と、代表的な手法である「教師あり学習」「教師なし学習」について解説します。

00:13:52

第2回:機械学習モデルの分類

機械学習モデルの分類について説明します。目的に応じて適切な学習モデルを選択することが必要です。

00:14:05

第3回:モデル構築フロー

機械学習モデルの構築フロー、分析の手順について説明します。

第4回:精度検証について

機械学習モデルを構築したときに行う精度検証において、作成するプロットや利用する制度評価の指標について解説します。

第5回:ハイパーパラメータについて

ハイパーパラメータについて解説します。ハイパーパラメータは、学習を行う際にアルゴリズムの挙動に制限をかける働きをします。

第6回:デモンストレーション

マイクロソフト社が提供する機械学習サービスであるAzure Machine Learningの紹介と、分類モデル構築のデモを行います。

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