概要

製造業でのAI導入は今後ますます発展が見込まれます。現状では人で品質管理をしている場合でも、データを集め、機械学習や深層学習を用いることにより省力化やコスト削減を実現することが可能です。本クエストでは製造業へのAI導入という課題に対して、鋳造製品の画像データを用いて、PyTorchというライブラリを使いながら、欠陥検出を予測する画像分類モデルの作成に挑戦します。クエストを通じて、画像データへ...

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データの分析をする上で必要となるライブラリpandasの基礎理解を目的とした初心者向けの講座です。

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PyTorch道場へようこそ！
この道場では、自然言語処理や画像認識などの深層学習や機械学習の分野で欠かせないツールの一つとしてその地位を確立している、DeepLearningフレームワーク「PyTorch」を学びます。「PyTorch」は自由度の高い設計となっているため、直感的でわかりやすい実装を行うことが可能となります。本GYMにて基本的な「PyTorch」の使い方を学び、様々なQUE...

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機械学習や深層学習では「データ前処理が8割」と言われるほどデータ前処理は重要な作業となっています。
本講座では、表形式データやテキストデータなどのデータの前処理の方法について学んでいただきます。

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scikit-learn道場へようこそ！
この道場では、Pythonでデータ分析や機械学習モデリングを行う上で欠かすことのできないオープンソースライブラリ「scikit-learn」を学びます。
「scikit-learn」はデータ分析の過程を柔軟かつ効率的に行うための高機能なAPIや機械学習モデリングに使用可能な様々なアルゴリズムを提供しています。
本GYMにて基本的な「scikit...

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時系列データ入門へようこそ！ 本Gymでは時系列データ処理を行う上で基本となる知識の取得を目標としています。
まず始めに通常テーブルデータと時系列データの違いなどの概念を学んだ後、時系列データ処理の手法について紹介します。
本Gymにて時系列データの概念について理解し、身近にあるデータやコンペティションで提供されるデータを使って、実際にモデリングやデータ分析を行い知識の定着化を図りましょう。

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