～ Pythonの基礎、最小２乗法・リッジ回帰・SVM・モデルパラメータの選択、スパース学習、密度比推定 ～
・データ解析でよく使われる回帰分析・判別分析から、最近発展している手法まで修得する講座！
・回帰モデル、SVMなど基礎的な分析手法から学び、データ解析を用いた予測、判断、異常値検出などに活かそう！
・Pyhton初学の方にも使いやすいJupyter Nootbookを使います。
・PCは弊社にて用意します。セミナーで扱うコードはダウンロードできます。
Pythonによる機械学習の基礎と推定・予測への応用 ～１人１台PC実習付～
講師の言葉
データサイエンティストとして必要なスキルを身に付けるためには、機械学習におけるさまざまな手法について、その中身を理解しながら使うことが重要です。
本セミナーの目標は、プログラミング言語「Python」を使って実際に手を動かしながら機械学習の手法を身に付けることです。Pythonは主にIT分野におけるデータ解析に用いられてきましたが、最近ではあらゆる分野のデータ分析に有用なツールとして、広く利用されています。
セミナーでは、Pythonの基礎から機械学習の先端的な話題までをできるだけ平易に紹介します。特に、データ解析に広く応用されている回帰分析や判別分析、また最近発展しているスパース回帰や密度比推定について、基礎となる考え方とその使い方を解説します。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・メーカー企業、IT企業、技術支援機関、金融機関、観測機関、他 ・データ解析をこれから始める方、業務やビジネスで利用してみたい方 |
| 予備知識 |
・大学初年度程度の数学知識、特にベクトルや行列の計算など ・何らかのプログラミング経験があれば、Pythonの経験は不要です |
| 修得知識 |
・Pythonを駆使して、機械学習のさまざまな方法を現場のデータ解析に応用できる ・いろいろな統計手法を実データの解析に役立てることができる |
| プログラム |
１．Python による計算 （１）．Jupyter Notebook （２）．Pythonによる演算 （３）．関数・制御構文 （４）．プロット
２．回帰分析 （１）．問題設定、線形回帰モデル （２）．最小２乗法：LSM （３）．リッジ回帰 （４）．交差検証法
３．判別分析 （１）．問題設定 （２）．サポートベクトルマシン：SVM （３）．カーネル・サポートベクトルマシン （４）．モデルパラメータの選択
４．スパース学習 （１）．データ解析におけるスパース性 （２）．スパース回帰分析 （３）．スパース判別分析
５．密度比推定 （異常値検出、変化検知などで使えます） （１）．密度比とその応用 （２）．密度比の推定 （３）．共変量シフトの下での回帰分析
サンプルコードを利用するため、講師の著書を配布します。時間の都合により、セミナーで扱わない手法もふくまれております。 |
| キーワード | 線形回帰モデル 最小２乗法 Lasso回帰 カーネル・サポートベクトルマシン スパース回帰分析 スパース判別分析 スパースモデリング 予測 データ分析 パターン認識 異常検知 |
| タグ | 信号処理、データ分析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：57,200円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：51,700円(税込) |
| 会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（２２階）- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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