Gunosy-Internship-Textbook

Gunosy Summer Internship 機械学習コース向けの事前学習用のテキストです。

インターンシップがより有意義になるよう、あらかじめ知っておいて欲しい知識・プログラミングについてノートブック上に教科書としてまとめました。 この教科書を一通り実践することで、機械学習モデルの生成及び評価までの一連の流れを体得することができます。 ぜひインターンシップ参加前にこの教科書を参考にしっかりと準備をしておいて下さい。

教科書のリンク

動作環境

本教科書はブラウザ上でデータ分析を行うことができる Jupyter Notebook を使用しています。Jupyter Notebookについては弊社のブログにて紹介されているので、初めて使用する方はぜひ一読して頂きたいです。

また、本ノートブック上では以下のパッケージを使用するので、予め環境構築をお願いします。

• Python==3.7.4
• IPython==7.7.0
• numpy==1.17.0
• pandas==0.25.1
• matplotlib==3.1.1
• seaborn==0.9.0
• scikit-learn==0.21.3

練習問題について

ノートブック上の合間に幾つかの練習問題を設定しています。インターン本番に向けてより理解を深めるために、ぜひ挑戦してみて下さい。 以下に練習問題リストを提示します。(ノートブック上にも提示されています)

1. scikit-learn を使って外れ値検出を行う
2. ダウンサンプリングを行わず学習させる
3. 別のモデルを試す
4. scikit-learnでクロスバリデーションを行う

ライセンス

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クレジット表記例

Copyright 2017 <a href="https://github.com/gunosy/Gunosy-Internship-Textbook">Gunosyサマーインターンシップ教科書</a> by <a href="https://gunosy.co.jp/">Gunosy</a>