• 2015年10月20日(火) 10:30 ～ 17:30

１.機械学習の概要
　（１).機械学習入門
　（２).歴史と経緯
　（３).機械学習の今

２.機械学習のためのデータサイエンス入門
　（１).回帰・予測分析
　（２).分類・判別分析
　（３).クラスタリング分析
　（４).ルール抽出

３.代表的な機械学習アルゴリズム
　（１).ニューラルネットワーク
　（２).サポートベクターマシン
　（３).ベイジアンネットワーク
　（４).アンサンブル学習
　（５).自己組織化マップ
　（６).進化的アルゴリズム
　（７).ディープラーニング

４.代表的な機械学習の設計と製品開発への応用
　（１).スパムメールフィルタリング
　（２).レコメンデーションシステム
　（３).顔認識
　（４).医療応用（重症度判定システム）
　（５).自律移動ロボット
　（６).ゲーム
　（７).その他の事例

５.機械学習実行環境
　（１).R
　（２).Python
　（３).OpenCV
　（４).Google Prediction API
　（５).Microsoft Azure
　（６).Amazon ML

６.まとめ

日本テクノセンター研修室