ビッグデータのデータマイニングと知識処理技術への応用

〜 集合知分析技術、ビッグデータの分類・学習・特徴抽出・推薦基盤技術、パーソライゼーションへの応用 〜

・大量の情報の中から必要な情報を見つけ出し、効果的に活用するための講座

・ビッグデータにおいて新たな知見やサービスを開発するために必須の最新技術を解説する特別セミナー!

講師の言葉

 Web等から得られるユーザ(顧客)の閲覧履歴や評価値情報、SNSから得られる感想や口コミ、時間や場所情報のいわゆるビッグデータに対する、分類、学習、特徴抽出、推薦基盤技術を紹介する。 
 具体的には、推薦技術としては、協調型、コンテンツベース型、ハイブリッド型推薦を紹介し、分類・学習技術としては、単純ベイズ分類、k近傍法、遺伝アルゴリズム等を紹介する。これらは、ビッグデータマイニングにおいて新たな知見やサービスを目指す上で必須となるコア技術である。

セミナー詳細

開催日時
  • 2017年01月10日(火) 10:30 ~ 17:30
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 ・システム、ソフト、データ分析、情報処理部門の技術者、研究者
予備知識 ・理工系出身者の方  できればunix経験(知識)のある方が理解しやすい
修得知識 ・Web等から得られるユーザ(顧客)の閲覧履歴や評価値情報、SNSから得られる感想や口コミ、時間や場所情報のいわゆるビッグデータに対する、分類、学習、特徴抽出、推薦基盤技術の知識修得
プログラム

1.集合知分析技術
  (1).要素技術
    a.収集
    b.分析
    c.学習
    d.推薦
    e.管理

2. 推薦技術
  (1).協調型推薦
  (2).コンテンツベース型推薦
  (3).知識ベース型推薦
  (4).ハイブリッド型推薦


3.分析技術
  (1).単純ベイズ分類法
  (2).フィッシャー分類法
  (3).決定木
  (4).k近傍法
  (5).ベイジアン分類器
  (6).非負値行列因子分解


4.学習技術
  (1).階層型クラスタリング
  (2).k-means clustering(非階層型クラスタリング)
  (3).擬似アニーリング
  (4).遺伝アルゴリズム
  (5).ニューラルネットワーク
  (6).SVM


5.データマイニングへの応用
  (1).パーソライゼーション
    (個人の興味や印象。知識等の分析とモデル化)
  (2).マーケティング
  (3).異種メディアコンテンツとの融合技術

キーワード データマイニング 集合知 推薦 知識ベース コンテンツ ベイズ分類 フィッシャー分類 決定木 ベイジアン分類 疑似アニーリング 遺伝アルゴリズム ニューラルネットワーク SVM
タグ インターネットクラウドコンピューティングコンテンツマーケティングシミュレーション・解析データ解析ITサービス
受講料 一般 (1名):48,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):43,200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 小田急第一生命ビル(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
こちらのセミナーは受付を終了しました。
次回開催のお知らせや、類似セミナーに関する情報を希望される方は、以下よりお問合せ下さい。
contact us contact us
各種お問い合わせは、お電話でも受け付けております。
03-5322-5888

営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日