～ 機械学習とPythonの基礎、決定木による予測法、アンサンブル学習法：バギング・ランダムフォレスト・ブースティング、特徴量評価・判別・推定への応用 ～
・アンサンブル学習の基礎から様々な学習法について、Pythonを用いて修得し、データ解析実務に活かすための講座！
・アンサンブル学習の基礎から学習法の最新技術までを修得し、判別や予測・推定の応用と精度向上に活かそう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
日本テクノセンターでご受講される方には、PCを用意いたします
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、さまざまな統計手法について、その中身を理解しながら使うことが重要です。
本セミナーでは、アンサンブル学習(集団学習)の基本原理を習得し、基礎的な応用例について学ぶことを目標とします。とくに、Pythonを使って実際に手を動かしながら様々なアンサンブル学習法の例を見ていきます。Pythonは、主に機械学習の研究分野で広く利用されていますが、最近ではビジネス分野でも有用なツールとして用いられています。基礎から先端的な話題までをできるだけ平易に紹介します。
※あらかじめ、AnacondaおよびJupyter Notebookのインストールをお願いいたします
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・企業内のデータサイエンティストを目指している方 ・データに基づいて適切に意思決定をしたいと考えている方 ・アンサンブル学習について学びたい方 |
| 予備知識 |
・大学初年度程度の数学知識、ベクトルや行列の計算などの知識 ・PC操作にある程度慣れ、若干のプログラミング経験があれば、Python言語の知識は不要です |
| 修得知識 |
・Pythonを駆使して、機械学習のさまざまな方法を医療・科学技術データの解析に応用できる ・Pythonを駆使して、機械学習のさまざまな方法をビッグデータ・ビジネスに活用できる ・アンサンブル学習法の基本原理と様々な学習法 |
| プログラム |
１．機械学習とPythonの基礎 （１）．機械学習 （２）．Python
２．データサイエンスの問題設定 （１）．データサイエンスの基礎事項 （２）．判別分析 （３）．回帰分析
３．決定木 （１）．決定木とは （２）．決定木による予測 （３）．決定木の学習
４．アンサンブル学習：バギング （１）．バギングとは （２）．ブートストラップによるバギング ａ．判別分析 ｂ．回帰分析
５．アンサンブル学習：ランダムフォレスト （１）．ランダムフォレストとは （２）．ランダムフォレストの学習法 （３）．ランダムフォレストによる特徴量評価
６．アンサンブル学習：ブースティング （１）．ブースティングの考え方 （２）．アダブーストによる2値判別
７．アンサンブル学習：勾配ブースティング （１）．問題設定 （２）．回帰分析の場合 （３）．多値判別の場合 （４）．回帰木による勾配方向の推定 （５）．勾配ブースティングの学習法
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 | 機械学習 Python 判別分析 回帰分析 ランダムフォレスト アダブースト 勾配ブースティング |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、データ分析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：53,900円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：48,400円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
