机械学习とは,现在あるデータから重要なパターンや倾向を学习し,新しいサンプルの挙动や性质について予测や分类を行うことができる技术です。人工知能,物联网(物联网),ビッグデータといったよく目にするはは,必ずこの机械学习例えば,snsなどのます,机构械などのます解析,机构の故障诊断,ロボット,物体认识认识幅広いで机械学习习が使いいいます。
最近では安価なの普及や通信技术の达により,大规模なデータを単に取得できるになりたましで,大量のデータ重要情をよく取り出し,目的に沿った活用をすることが,现在のデータ解析の课题となっています。
本セミナーでは,データ解析を意思决定につなげる机械学习の典型的なワークフローについて解说します。また,実问题で起こる外的存储器エラー,计算时间,パラメータ设定の课题について,妥尔配列やベイズ最适化の能をてててををしししますますお见せしししししし
录画:2017年9月28日
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