【はじめてのデータサイエンス PART2】特徴量とは？機械学習で大切な特徴量設計とディープラーニングを知ろう

AIとデータサイエンスの学習サイト「picture academy」はこちら
https://www.picaca.jp?src=yt

picture academy（ピクアカ）は、データサイエンスのプロフェッショナルである株式会社GRIが運営する学習サイトになります。
DX推進やデータ利活用などで重宝されるスキルが身に付くコンテンツを用意しております。
主な教材テーマ：データサイエンス、機械学習、Python、Tableau、IoT、G検定、DS検定
株式会社GRI：https://gri.jp/

【動画チャプター】
00:00　機械学習プロジェクトの決め手
07:05　特徴量について
17:38　特徴量の設計
26:09　ディープラーニングとは？

【講師プロフィール】
ヤン ジャクリン/株式会社GRI データ分析官 兼 講師
東京大学理学系研究科 物理学専攻 博士課程修了（理学博士）。株式会社GRIにてデータ利活用のコンサルティング、データ加工・可視化分析（Tableau）、データサイエンス人材育成、法人研修などに注力。記事、書籍の執筆も行う
主な著書
・G検定(ジェネラリスト)最強の合格テキスト
https://www.amazon.co.jp/dp/481561167X/
・G検定(ジェネラリスト)最強の「合格」問題集
https://www.amazon.co.jp/dp/4815617767/

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