学習項目（【オンデマンド実習】Pythonによる機械学習システム構築入門～モデル作成からAPI化 UOL06B） : 富士通ラーニングメディア

学習項目

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【オンデマンド実習】Pythonによる機械学習システム構築入門
～モデル作成からAPI化

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）
5.2 JSONとは
5.3 PythonにおけるJSONデータの取り扱い
5.4 PythonにおけるREST APIの利用

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
6.2 FlaskによるREST APIサーバ構築