あるデータサイエンティストのグループが、ツイートがフェイクかどうかを予測する最新の機械学習プロジェクトについて話しているのが聞こえてきました。Twitterは、spam検出システムの改善を目的として、ラベル付きデータセットをそのグループに提供しました。
データセットから2つの観測値を示します。
この情報をもとに、学習データに関する各項目を「特徴量」「ラベル」「目的変数」のいずれかに分類しましょう。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、機械学習の定義と、データサイエンスおよび人工知能との関係を説明します。次に、機械学習における重要な用語を整理し、最後にモデルを構築するための機械学習ワークフローを学びます。
現在の演習
機械学習の基礎を学んだところで、もう少し深く掘り下げましょう。この章の終わりには、機械学習のさまざまな種類を理解し、モデルの評価と改善の方法もわかるようになります。
この章では、ニューラルネットワークを入り口としてディープラーニングを解説します。次に、ディープラーニングの代表的なユースケースであるコンピュータービジョンと自然言語処理について詳しく見ていきます。最後に、機械学習の限界とリスクについて考え、コースを締めくくります。