機械学習モデルを作成する - Training
Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構
勉強時間を無理なく増やす方法 - 塾の先生が英語で子育て
塾を運営していると生徒、保護者の方からよく勉強時間についてご相談を頂きます。 勉強時間はどのくらいすればいいのでしょうか。 うちの子はテスト前しか勉強しません。 テストが終わったら勉強しなくなる。 などなど。 私が運営している塾では、家庭学習の促進に力を入れています。 高校受験、その先の高校での勉強、大学受験を考えると、中学生のうちに家庭学習ができる、自分で勉強ができるようになることは必須だと考えています。 具体的には定期テストの度に、生徒ひとりひとりとテスト結果はもちろん、テスト勉強をどのように取り組んだかを振り返っています。 振り返りの中で勉強の仕方を伝え、実践できるように促していきます。 １００％ではないですが、多くの生徒が勉強時間を無理なく増やすことができ、勉強の仕方が上手になっていきます。 結果、成績も上がり、特に高校に入ってから伸びる生徒が多いです。 振り返りの具体的な方法につ
『ベイズ深層学習』が最高すぎた - 日常と進捗
今回は書評エントリー。 ちょうど今日の午前中に須山さんの『ベイズ深層学習』を読み終えた。 読了。 控えめに言って、スゴかった。 まじでボリュームたっぷりでものすごく読み応えのあった一冊だったと思う。 ベイズ機械学習に詳しくない人でも読めるし(簡単とは言ってない)ホントに全人類におすすめしたい。 pic.twitter.com/Lbfs6Rr9JM— コミさん (@komi_edtr_1230) January 15, 2020 ものすごく良かったのでここで全力で宣伝しようと思う。 概要 本書はベイズ統計と深層学習の組み合わせについて詳説した一冊で、頻度論に基づく線形回帰と確率分布の基礎の解説から始まり、そこから線形回帰やニューラルネットワークがベイズ的にどのように説明できるかについて展開、そこから深層学習のベイズ的な説明をしてガウス過程へとたどり着く構成となっている。 本書の魅力はなんとい
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