機械学習エンジニアを目指す初心者のための教師あり学習入門：回帰と分類の基礎
機械学習エンジニアを目指す初心者が、教師あり学習の基本概念、回帰と分類のタスク、モデル評価、そして実践的な課題解決の基礎を習得するための入門コースです。
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教師あり学習の基本とデータ理解
Unit 1: 教師あり学習の世界へようこそ
教師あり学習とは？
回帰と分類の冒険
Unit 2: データという名の羅針盤
特徴量とラベルの秘密
訓練とテストの準備
Unit 3: 機械学習プロジェクトの旅
MLプロジェクトの地図
データ品質が鍵
倫理的なAIの道
モデルの評価と課題解決の基礎
Unit 1: モデル評価の基本
なぜ評価が必要？
回帰モデルの評価指標
分類モデルの評価指標
指標の選び方
Unit 2: モデルの課題と対策
過学習と未学習とは？
過学習を防ぐには
未学習を乗り越える
交差検定で賢く評価
