本日の動画は、
Azure ML Studio(classic)を用いた回帰の実装になります！
Azure ML Studio(classic)を初めて扱う方は、
「こんなに簡単に実装できるの？」と簡単さに驚くと思います。
GUIツールを用いて、機械学習を一緒に学んでいきましょう！
データセットはこちら
https://drive.google.com/file/d/1IsRT1gBVqpmKxUWIMl_4rMpF7qln4CMo/view?usp=sharing
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
【vol.001】GUIで学ぶ機械学習入門！Azure ML Studio（classic）
★新シリーズ【vol.001】GUIで学ぶ機械学習入門！Azure ML Studio（classic）
■ Twitter
Tweets by kikagaku_inc
■ 株式会社キカガク
https://www.kikagaku.co.jp/
株式会社キカガクでは、機械学習・人工知能 (AI)・ディープラーニングの初心者向け入門セミナーを定期的に開催しています。機械学習を独学で挫折して諦めている方、ぜひ弊社のセミナーで機械学習を理解するための一歩を踏み出してみませんか。
#機械学習 #人工知能 #AI #プログラミング #入門 #キカガク #ディープラーニング #勉強 #教育 #研修 #セミナー #キカガクチャンネル #Python
コメント
scikit-learnでできる一般的な分析がGUIで可能になりますね。勉強になります。
データセットはどのように準備したら良いのでしょうか？
コメント失礼します。いつもわかりやすい授業をありがとうございます！
１点質問なのですがどこかで「学習用データと評価用データは分けて用意しなければならない」と聞いたのですが、今回はモデル作成時と評価時にまったく同じデータを紐づけているように見えます。それにも関わらず、なぜ精度が100％に近くならないのか疑問です。