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
画像をクリックしてご覧ください。
※第1回、第2回は登録なしで視聴可能です。
第3回以降はご登録(無料、右フォームより登録)いただくことで視聴可能です。
第1回：機械学習の概要
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
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
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
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
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
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。