データを見る
特徴量、ラベル、訓練データ、テストデータを整理します。
Machine Learning Classroom
機械学習を
ゼロから学ぶ部屋
教室の中にある黒板、机、実験台、本棚を選びながら、データ、モデル、損失、学習を順番に触って理解していく教材スペースです。
Current Lesson
データを見る
まずは表、点、ラベルを観察します。機械学習は、問題をデータとして見える形にするところから始まります。
モデルを作る
入力から出力を返す関数としてモデルを捉えます。
損失を測る
予測がどれくらい外れたかを数値にします。
学習で改善する
パラメータを少しずつ動かして誤差を小さくします。
演習する
小さな問題を解いて、理解を部品ごとに確かめます。
Class Schedule
黒板から実験台へ進むロードマップ
データの見方
行と列、特徴量、ラベル、分割の考え方。
予測モデル
線形回帰、分類、モデルの複雑さ。
学習のしくみ
損失関数、勾配降下法、過学習の直感。
Material Library
インタラクティブ教材をこの部屋に配置
元のJSX教材のタブ、スライダー、グラフ、チェックリストをできるだけそのまま表示します。棚から教材を選ぶと専用ビューアで開きます。