データサイエンスの技術　機械学習概論I 第２回 回帰問題とモデル選択（放送大学番組ＰＲ）

(1:1econd)

データサイエンスの技術　機械学習概論II 第１回 識別と確率 1（放送大学番組ＰＲ）

(1:1econd)

データサイエンスの技術　機械学習概論II 第２回 識別と確率 2（放送大学番組ＰＲ）

(1:1econd)

データサイエンスの技術　機械学習概論I 第１回 機械学習の歴史と要素技術（放送大学番組ＰＲ）

(1:1econd)

データサイエンスの技術　ニューラルネットワーク概論 第２回（放送大学番組ＰＲ）

(1:1econd)

【機械学習#2】機械学習モデル概要

(9:4)

データサイエンスの技術　機械学習概論II 第４回 次元圧縮とクラスタリング（放送大学番組ＰＲ）

(1:1econd)

データサイエンスの技術　機械学習概論I 第３回 正則化と交差検証（放送大学番組ＰＲ）

(1:1econd)

【Deep Learning 研修（発展）】少ないデータやラベルを効率的に活用するための機械学習技術　第２回「データ拡張・正則化」前編

(11:18)

【保存版】基本情報技術者試験を２週間で合格した話

(24:17)

「ボルツマンマシンと物質科学研究への応用例」 AI × 物理学 2024年ノーベル物理学賞の内容を中心として: 3/3 今田正俊（東大・上智大）

(37:58)

【完全版】この動画1本で機械学習実装（Python）の基礎を習得！忙しい人のための速習コース

(3:14:39)

2時間で覚える！Pythonによる機械学習の基本〜教師あり学習編〜【Pythonデータサイエンス超入門】

(1:59:21)

第6回オンラインセミナー「スパース最適化による計測データからの情報再構成」

(1:3:7)

L1/L2正則化の意味【機械学習】

(22:33)

高校数学からはじめる深層学習入門(畳み込みニューラルネットワークの理解)

(55:35)

半導体製造の“大問題”解決なるか 「EUV露光装置」の変換効率が2倍に【橋本幸治の理系通信】（2023年10月3日）

(10:13)

取って損はない資格の難易度ランキング！※動画の最後に『三大難関資格の偏差値』

(1:2)

第37回情報計測オンラインセミナー「ベイズ推定による計測と数理モデリングの橋渡し」

(1:7:41)

データサイエンスの技術　機械学習概論I 第４回 スパースモデリング（放送大学番組ＰＲ）

(1:1econd)

データサイエンスの技術　機械学習概論II 第３回 ベイズモデリング（放送大学番組ＰＲ）

(1:1econd)

数理・データサイエンス・ＡＩ 専門講座　ソフトウェア開発への応用 第2回（放送大学番組ＰＲ）

(1:1econd)

データサイエンスの技術　ニューラルネットワーク概論 第１回（放送大学番組ＰＲ）

(1:1econd)

数理・データサイエンス・ＡＩ専門講座　企業経営における実際　第２回　消費者理解のためのデータ活用（放送大学番組ＰＲ）

(1:1econd)

数理・データサイエンス・ＡＩ　専門講座　多変量データ分析実践の基礎　第２回　クロス表と決定木分析（放送大学番組ＰＲ）

(1:1econd)

ヨビノリたくみは週に2日しか働きません。これ正直○○です！

(1:23)

データサイエンス応用 第2回: 教師あり学習の概要

(13:24)

数理・データサイエンス・ＡＩ　専門講座　地理空間情報とデータサイエンス　第２回　地理空間情報の統計分析（放送大学番組ＰＲ）

(1:1econd)