Pythonで実践する統計モデリング入門

🚀 統計モデリング入門：Pythonで実践しよう 📚

コース全体概要の紹介 (最新更新: 2023.03.06)

• 初めてのご紹介においては、誤った章数が記載されていたことで申し訳ありません。本コースは6章構成で構成されております。セクション1のレクチャー1から、正確な情報に従って学習を進めてください！
• 2023.02.06までにフィードバックに基づき、音量の改善を徹底した全てのコースの動画作成を再実施しました。

課程内容と学びの目指し方

🧠 機械学習モデルの「黑箱」からの逸出

• 機械学習や統計解析の理論的な背景にある「統計モデル」や「確率モデル」を通して、手法を大きく見遣うことができるようになります。
• 分類問題やその他のニューラルネットワークにおける「損失関数(loss-function)」の選択理由を理解します。
• 最尤推定とベイズ推定の違いを明確にして、統計モデリングの観点から学ぶことができます。
• 正則化（Weight-Decay）の意味とその効果を理解し、モデルの過学習を防ぐ方法を学びます。

基礎から応用へ

• 本コースは基礎的な内容ですが…！
• これらの基礎知識は、ニューラルネットワークやより複雑なモデルにも応用可能です。
• 理論面の解説に加えて、Pythonを利用した実際に動くデモを通すことで、深い理解を目指します。

実践で理解を深める

• Python実装を中心に、理論的な知識を具体的な例で確認できるようにしています。
• ソースコードの細かな解説は掲載しておりませんが（ご了承ください）、実際に動くコードを見ながら自分で手を動かし、理論を体験的に学ぶことができます。

今こそ始める理由

• 統計モデリングの知識を身につけることで、機械学習のブラックボックス的な理解から脱却し、問題に合わせてモデルを構築する立場になれるでしょう。
• 本コースを通じて、Pythonと統計学の知識を活用し、機械学習の実践的なスキルを身につけていきましょう！

🚀 はじめる準備ができたら？

• あなたの学びの旅を始めるために、今すぐコースの登録をご検討ください！
• 統計モデリングの世界に臨む準備はできていますか？ これがあなたのキャリアや研究に新たな価値をもたらす可能性を探求するチャンスです。

注意: Python実装は掲載されていますが、詳細なソースコードの解説は提供されておりません。ご理解をおkindasai。