20分ですぐ仕事に使える3パターン実装！【Pythonで重回帰分析】AI講座 第11回｜Pythonではじめる人工知能入門講座

[@user-fg9qy7bt3k]

神や！

[@yutakanishiyama8429]

いつも分かりやすい動画をありがとうございます！AI講座 第11回まで学ばせて頂いてきましたが、「人工知能入門講座」はこの後、どのような感じで学んでいけばよろしいでしょうか。（キノコードに次の動画があるというのならそれでもいいのですが）「入門講座」の次があるのかなど人工知能を「キノコード」さんで学ぶためのロードマップがあれば嬉しいです。お忙しいところすみませんがよろしくお願いします。

[@kinocode]

実際に機械学習を使って分析することがおすすめです。 そこで出てくる不明点を学習してみてください。 動画ではファイナンス分析で機械学習を使った説明をしています。 また、ご自身のお手持ちのデータで試すのも有効です。 どんなテーマでどういったことをすればよいかわからない、ということでしたら、キノカレッジをご検討ください。 機械学習実践クラス、機械学習応用クラスにてどっぷり学習できます。 Pandasや可視化に抵抗のない方でしたら、3〜4ヶ月で「できる、わかる」を実感できるようになります。 ▼キノカレッジ紹介ページ kino-code.com/kinocollege_dx/

[@yutakanishiyama8429]

@@kinocode 丁寧にありがとうございます。Pandas、matplotlibからですね。その次に、「ファイナンス分析」の動画を拝見させて頂いて、もう少し自信が付いてから、「キノカレッジ」は挑戦したいと思います！ （全然、今、別の業界で仕事をしていますので、少しずつ自信を付けながら、キノカレッジを早く受けられるようになります）

[@YTest-q2w]

0:09: 📊 この動画は10回帰分析についてPythonによる実装方法を説明する。 4:12: 💡 カンマで区切って指定することで、データフレームから特定の行や列を抽出する方法を学びました。 8:24: 📊 標本分散と共分散を行列形式で求める方法を紹介しました。 13:18: 📊 OLSモデルの仲介機分析についての説明 17:41: ⏱ 18:02にサーキット欄で簡単に重回帰分析ができることが分かりました。 Tammy AIで要約できました！ご参考になれば幸いです…