機械学習、3つの学び方

まず機械学習の定義と、教師あり・教師なし・強化学習という三つの学び方の違いを押さえます。次に特徴量エンジニアリング、交差検証によるモデル評価、バギングやブースティングといったアンサンブル学習でモデルの性能を高める技術を学びます。最後に医療データでの診断予測やリスク評価の実例を通じて、データバイアスや説明可能性など実践で向き合う課題を確認します。