ロボットエンジニアのための機械学習基礎：教師あり、教師なし、強化学習
ロボットエンジニアが機械学習の基本を習得し、教師あり、教師なし、強化学習をロボットシステムに応用するための実践的な基礎を築きます。
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機械学習の基礎とロボットへの応用
Unit 1: 機械学習の世界へようこそ
MLって何？
MLの3つのタイプ
Unit 2: 教師あり学習の基礎
予測の力：教師あり学習
線形モデルと決定木
ロボットの目：物体認識
Unit 3: 教師なし学習と強化学習の基礎
隠れたパターンを探せ
ロボットの学習：強化学習
Unit 4: MLモデルの評価
モデルの性能を測る
データ駆動型ロボット学習と倫理的考察
Unit 1: データがロボットを動かす
データって何？
データ集め、どうする？
データに名前をつけよう
良いデータ、悪いデータ
Unit 2: ロボットと倫理
ロボットの倫理って？
バイアスって何？
安全第一！
なぜそう動くの？
