📘 前提： このコースは Python初学者コース・NumPy完全入門コース・pandas完全入門コース の修了レベルを前提としています。 データの整形（pandas）や配列（NumPy）の基礎を使います。AI・機械学習の知識はゼロでも大丈夫——Unit 1で基礎からていねいに解説します。
Unit 1
機械学習の基礎を知る
- 01 ★☆☆☆☆ 約30分 ▶
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02
機械学習の用語と学習の流れ★☆☆☆☆ 約25分 🔒
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03
訓練データとテストデータ★★☆☆☆ 約30分 🔒
Unit 2
はじめての予測モデル（回帰）
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04
線形回帰でモデルを作る★★☆☆☆ 約35分 🔒
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05
回帰モデルの評価★★★☆☆ 約30分 🔒
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06
重回帰と前処理★★★☆☆ 約35分 🔒
Unit 3
分類に挑戦する
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07
ロジスティック回帰★★★☆☆ 約35分 🔒
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08
分類モデルの評価★★★☆☆ 約40分 🔒
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09
決定木とランダムフォレスト★★★★☆ 約40分 🔒
Unit 4
教師なし学習と仕上げ
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10
クラスタリング（k-means）★★★☆☆ 約35分 🔒
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11
過学習を防ぐ／交差検証★★★★☆ 約35分 🔒
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12
修了とミニプロジェクト★★★☆☆ 約35分 🔒