〜 機械学習の概要、過学習とその対応と回帰モデル、機械学習、データ分析とセンサデータによる回帰分析 〜
・Pythonを使った機械学習によるデータ分析法を実践的に修得する講座
・ＡI／人工知能の基礎である機械学習手法を効果的に修得し、更に性能向上を図る目的の特別セミナー！
※PCは弊社でご用意致します
Pythonによる機械学習とデータ分析への応用 〜 １人１台PC実習付 〜
講師の言葉
現在AI／人工知能 は非常に注目を集めており、実際に触ってみたい・業務で活かしたいと考えている方も多いでしょう。
その一方、どこから手を付ければ良いのか、どのように理解し・評価し・改善を図れば良いのかなど、判らないことも多いと思います。
本講座ではAIの基礎である機械学習を「使える」ようになることを目指します。自身の作業として「使う」場合や、自身が発注者側として「使える」ものを手に入れる場合の両方の当てはまる基礎となる部分を説明していきます。
講座ではAIや機械学習の分野で良く使用されるコンピュータ言語Pythonを使い、機械学習がどのように実行され、性能をどう測り、性能向上のためには何が必要かを説明していきます。
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 | ・機械学習を業務で利用しようとしている方 ・Pythonによる機械学習を基礎から学んでみたい方 ・その他、機械学習に興味のある方 |
| 予備知識 | ・ソフトウェア開発に関する経験または初級的な知識を持っていること ・Pythonの文法の知識があれば、より理解が深まります |
| 修得知識 | ・機械学習の基礎的な知識 ・機械学習の実行方法 ・機械学習を実施する上での注意点や性能指標の読み方 ・機械学習を使ったデータ分析のアプローチ法 |
| プログラム |
１．機械学習とデータ分析の導入
（１）．機械学習とは
（２）．機械学習を取り巻く環境
（３）．機械学習の種類
（４）．今回使用する開発環境について
ａ．Jupyter Notebook
ｂ．Numpy / Scipy
ｃ．Matplotlib
ｄ．scikit-learn
２. 機械学習とデータ分析の基礎
（１）．分類問題
ａ．分類器を作る
ｂ．データの扱い
ｃ．分類器の性能評価
ｄ．いろいろな分類器
（２）．回帰問題
ａ．回帰問題とは
ｂ．学習と評価
ｃ．過学習とその対応
ｄ．いろいろな回帰モデル
３．機械学習とデータ分析への応用
・センサデータによる回帰分析
（１）．センサデータの概要
（２）．データの可視化
（３）．データの推定
４. まとめと質疑応答 |
| キーワード | 機械学習 ＡＩ Python データ分析 回帰分析 データの可視化 センサデータ |
| タグ | 統計・データ解析、感性・脳科学・認知工学、使いやすさ・ユーザビリティ、Andoroid、車載機器・部品 |
| 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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