機械学習モデルを作成する

データの探索と分析は、データ サイエンスの中核です。 データ サイエンティストは、Python などのプログラミング言語でデータを探索、視覚化、操作するスキルを必要とします。

回帰は、数値を予測するために一般的に使用される機械学習です。

分類は、項目をクラスに分類するために使用される機械学習の一種です。

クラスタリングとは、似た項目をクラスターにグループ化するために使用される機械学習の一種です。

ディープ ラーニングは機械学習の高度な形式であり、接続されたニューロンのネットワークを通じて人間の脳が学習する方法をエミュレートします。