コンピューター トレーニング | コンピューター認定 | マイクロソフト
Microsoft Applied Skills 実際のシナリオに基づく特定のスキルを検証できます。 ニーズの高い技術シナリオでスキルアップを実現し、特定のシナリオで必要なスキル セットの能力を示すことで、すべてのプロジェクト、自社、自分のキャリアに大きな影響を与えることができます。 自社が直面している重要なビジネス上の問題や課題に特化したスキル セットに取り組むことができます。 対話型ラボ エクスペリエンスで一連のタスクを完了する必要があるオンラインのオンデマンド評価に合格することで、認定資格を獲得できます。 プロフェッショナル ネットワークを通じて Microsoft が検証した資格とスキルを共有し、自分の価値と専門知識を明確に示すと、自分の存在価値を高めることができます。
ディープラーニング (深層学習)
ディープラーニングの仕組み ディープラーニング モデルは、ニューラル ネットワーク アーキテクチャに基づいています。人間の脳にヒントを得たニューラル ネットワークは、層構造内で相互接続されたノード、すなわちニューロンで構成されており、これらのニューロンが入力を望ましい出力に関連付けます。ニューラル ネットワークの入力層と出力層の間のニューロンは、隠れ層と呼ばれています。「ディープ」という言葉は通常、ニューラル ネットワーク内の隠れ層の数を指しています。ディープラーニング モデルは、数百または数千にもなる隠れ層を持つ場合があります。 ディープラーニング モデルでは、大規模な一連のラベルデータを使用して学習が行われ、手動での特徴抽出を必要とせずにデータから特徴量を直接学習できる場合が多くあります。1958 年に初めて理論化された人工ニューラル ネットワークですが、ディープラーニングには高い計算
ディープラーニング - Wikipedia
ディープラーニング（英: deep learning）または深層学習（しんそうがくしゅう）とは、対象の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習する手法のことである[1][注釈 1]。深層学習は複数の独立した機械学習手法の総称であり、その中でも最も普及した手法は、（狭義には4層以上[2][注釈 2]の）多層の人工ニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network; DNN）による機械学習手法である[3]。 要素技術としてはバックプロパゲーションなど、20世紀のうちに開発されていたものの、4層以上の深層ニューラルネットについて、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題によって十分学習させられず、性能も芳しくなかった。しかし、ジェフリー・ヒントンの研究チームが2006年に多層ニューラルネットワークを用いたオートエンコーダを
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