〜教師付き学習と教師無し学習、グラフマイニング、時系列変化検出の手法と事例、Ｒによるデモ〜
- データから有益な情報・知見を検出し活用するための知識発見手法を、デモを交えて解説する講座！
- データからパターンを見つけ、効果的な予測・検出・推定などに活かそう！
機械学習の基礎と予測・検出への応用・実例 〜デモ付〜
講師の言葉
種々の実務上のデータ解析に機械学習の手法やデータサイエンス的アプローチが有用であることは広く知られています。一方、機械学習・データサイエンスは学術的な発展と実務応用がほぼ同時に進んできている分野であり、データ解析の結果の信頼性を担保するには理論の理解も要求されます。
本セミナでは、知識発見に用いられる機械学習の諸手法に焦点を絞り、その理論的背景を簡明に説明した上で、応用技術を実例を交えて紹介します。これにより、「手元にあるデータを見る・見せる技術」を身につけることが、このセミナーの狙いです。
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 | ・統計的な機械学習の全体的なイメージを掴みたい方 ・これから機械学習・データ解析の基礎事項を学びたい方 ・これから機械学習の手法を使って手元のデータから何らかの知見を得たい方 |
| 予備知識 | 大学初級程度の線形代数の知識があることが望ましい。統計の用語は利用するが、必要事項は随時説明する。 |
| 修得知識 | ・離散・連続データに基づく予測のための基本的な考え方が分かる（判別・回帰問題の定式化） ・主成分分析・クラスタリングなど、手がかりが無い状態でのデータ解析（探索的データ解析）の基礎が分かる ・統計的な理論に基づく、大規模データに対する変数選択方法の基礎が分かる ・変数選択（結果に寄与する要素の同定）、データの性質の変化検知、高次元・非定型データの可視化など、データからの知識発見の諸手法が分かる |
| プログラム |
１． 機械学習の考え方と背景
２． 基礎編
(1). 教師付き学習：判別・回帰の基礎
３． 応用編
(1). グラフマイニング
データの可視化、時系列データの異常検知に関するＲによるデモを予定
４． まとめ
(1). まとめ |
| キーワード | 機械学習 多変量解析 データサイエンス データマイニング クラスタリング 主成分分析 変化点検知 |
| タグ | 統計・データ解析、データ解析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000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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