〜 データ前処理手法、線形重回帰・ＳＶＭ・決定木のアルゴリズムと応用事例、アンサンブル学習の活用法、Pythonによる実習 〜
様々な分野において、蓄積されたデータを解析することで、データから情報を抽出したり、その情報から知識を獲得したりすることが一般的になりつつあります。
今回はデータ解析の中で機械学習に着目し、回帰分析やクラス分類の基礎的な理論やPythonを用いた機械学習モデルの構築を行います。対象とする機械学習法についてはプログラムをご覧ください。また、回帰モデルやクラス分類モデルを構築するときには事前に決めなければならないハイパーパラメータがあり、それを最適化する方法も扱います。様々なモデルの中から予測精度の高いモデルを選択できるようになるわけです。
さらに、ランダムフォレスト・バギング・ブースティングといった集団学習（アンサンブル学習）により、予測精度の向上を目指します。手法の理論の勉強だけでなく、Pythonによるモデルの実装も自分の手で行うことで、実体験を通して手法を理解し、今後ご自身の研究・業務で活用できるようになります。
本セミナーは受付を終了いたしました
| 開催日時 |
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|---|---|
| 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 | ・データ解析・機械学習に関心のある方、予測精度の向上に関心のある方 ・複数の手法・モデルから最適なものを選びたい方 ・集団学習（アンサンブル学習）について学びたい方 ・データ解析の理論を学ぶだけでなく、自分の手でデータ解析を行いたい方 ・データ解析をする際の注意点を、ハンズオンを通して習得したい方 |
| 予備知識 | ・大学初年度程度の数学知識 ・ＰＣ操作に慣れていれば、Pythonの経験は不要です |
| 修得知識 | ・データ解析において予測精度向上のキモとなるデータの前処理を実現できる ・高度な機械学習法を学習し、実際に機械学習モデルを構築できる ・複数の機械学習モデルから、予測精度を考慮して適切なモデルを選択できる ・機械学習モデルの予測精度向上のための集団学習（アンサンブル学習）を実践できる ・Pythonを駆使して、機械学習法・アンサンブル学習法をご自身の業務に活用できる |
| プログラム |
１．Pythonの基礎
（１）．Jupyter Notebookの使い方
（２）．データ解析のためのPythonプログラミング
（３）．データの読み込み・確認・保存
２．データの前処理
（１）．サンプル・変数の削除
（２）．データセットの分割
（３）．データセットの標準化 （オートスケーリング）
３．集団学習（アンサンブル学習）のベースとなる機械学習およびアルゴリズム
（１）．機械学習・集団学習（アンサンブル学習）の意義
（２）．機械学習・集団学習（アンサンブル学習）の応用事例
（３）．線形判別分析 （Linear Discriminant Analysis、LDA）
（４）．サポートベクターマシン （Support Vector Machine、SVM）
（５）．線形重回帰分析 （リッジ回帰・LASSO・Elastic net）
（６）．サポートベクター回帰 （Support Vector Regression、SVR）
（７）．決定木
（８）．モデルの予測性能の検証
４．集団学習（アンサンブル学習）
集団学習は、機械学習の組み合わせです。３章を理解いただければ、集団学習の理解が早まります。
（１）．ランダムフォレスト
（２）．バギング
（３）．ブースティング
（４）．使い分けと効果的な活用のコツ
（５）．応用例：異常検知など
５．まとめ
（１）．さらに深みを目指すために
（２）．質疑応答
※ Pythonを使用したPC実習を行います。事前に配布したサンプルデータを用いて、実際にデータ解析を行いながら、理解を深めていただきます。機械学習やアンサンブル学習では、講義と実習を並行して行うことで、学習した内容をすぐに実習で経験していただきます。 |
| キーワード | 機械学習 SVM リッジ回帰 LASSO ランダムフォレスト RF バギング ブースティング 判別分析 決定木 最適化 時系列解析 Python |
| タグ | データ解析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：72,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：67,100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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