学習項目（【e講義動画】Pythonによる機械学習システム構築入門～学習モデル作成からAPI化～ UHD55D） : 富士通ラーニングメディア

学習項目

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【e講義動画】Pythonによる機械学習システム構築入門～学習モデル作成からAPI化～（UHD55D）

第1章 機械学習とscikit-learn

1.1ビジネスにおける機械学習
1.2機械学習とは
1.3機械学習の種別
1.4分類、回帰分析における重要なキーワード
1.5機械学習を適用する流れ
1.6機械学習の精度評価
1.7機械学習のためのPythonライブラリ

第2章 分類モデルの作成と評価

2.1分類とは
2.2分類モデルの作成・評価の流れ
2.3データの分割
2.4分類の手法の適用
2.5分類モデルの評価

第3章 回帰モデルの作成と評価

3.1回帰分析とは
3.2回帰モデルの作成・評価の流れ
3.3回帰分析の手法の適用
3.4回帰モデルの評価

第4章 機械学習と関連したデータ処理

4.1機械学習を適用する流れ
4.2データの加工
4.3グリッドサーチによる最適なパラメーターの選択
4.4学習済みモデルの保存と読み込み
4.5まとめ

第5章 データの収集～JSON、REST API～

5.1外部データソースからのデータ収集（一例）
5.2JSONとは
5.3PythonにおけるJSONデータの取り扱い
5.4PythonにおけるREST APIの利用　～requestsライブラリ～

第6章 機械学習システムの構築～Flask～

6.1システム間連携の一例
6.2FlaskによるREST APIサーバ構築