〜 機械学習の最新動向、機械学習の手法と選択のポイント、データ解析の注意点、問題のモデル化技術と適用例とそのポイント 〜
・初学者でもわかりやすく理解でき体系的に学ぶことができる講座
・今までの統計解析との違いを理解し、課題を解くための最適モデルの選択や解析法を修得し実務に活かそう！
※PCは弊社でご用意致します
機械学習によるデータ分析の基礎と実践へのポイント 〜 1人１台ＰＣ実習付 〜
講師の言葉
機械学習を使ったデータ分析は、IT分野、自然科学分野など数多くの応用分野に使われ、さらにそのすそ野は広がりつつあります。
しかしながら、様々な分野の融合によって生まれた機械学習という技術はたくさんのモデルやアルゴリズムがあって、初学者にとってしきいが高く、どう始めてよいか難しいというのも実情です。
本講座では、今までの統計分析とは何が違うのか、自分の課題を解くのにどのモデルを選んだらよいのかといった疑問に答えるべく、いくつかの典型的な事例を交えながらわかりやすく解説し、最終的には体系的に理解することを目標とします。
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 | ・機械学習やデータ解析をこれから始めようという技術者の方 ・機械学習をどのように業務に活かしたらよいか知りたい方、本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です |
| 予備知識 | ・高校卒業レベルの数学の知識があれば、技術的な説明の理解は容易かと思います |
| 修得知識 | ・機械学習でどのようなことができるのか ・機械学習の各種手法の基本的な考え方や使い方、長所や短所 |
| プログラム |
１．機械学習で何ができるのか
（１）．機械学習とは
（２）．機械学習の歴史
（３）．機械学習の最新の動向
（４）．機械学習でできること
（５）．機械学習のカスタマイズ
2.機械学習の手法とその特徴について
（１）．多変量解析法
a．データの種類
b．回帰と予測
c．主成分分析について
d．クラスタリング
e．パターン認識法
（２）．ベイズモデリング
a．確率モデルの考え方
b．ベイジアンネット
c．ナイーブベイズ法
d．マルコフ連鎖モンテカルロ法
e．変分ベイズ法
f．状態空間モデルとパーティクルフィルタ
（３）．カーネルマシン
a．カーネル多変量解析
b．サポートベクターマシン
（４）．スパースモデリング
・構造抽出とモデル選択
（５）．ディープラーニング
a．ニューラルネットワーク
b．たたみこみニューラルネットワーク
c．制約付きボルツマンマシン
（６）．その他の機械学習技術
a．バンディットと強化学習
b．アンサンブル学習
３．機械学習の実践技術と実例
（１）．データ解析の注意点
（２）．データ解析開発言語と実例
（３）．欠損値への対処法
（４）．問題のモデル化技術
４．まとめと質疑応答 |
| キーワード | キーワード：機械学習 多変量解析 サポートベクターマシン スパースモデリング モデル化技術 |
| タグ | 統計・データ解析、実験計画・多変量解析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：45,100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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