Pythonで学ぶ機械学習の基礎とその応用  〜1人1台PC実習付〜

〜 Pythonの基礎、コーディング方法とサンプルコード、データの前処理とスケール変換、各種学習アルゴリズムの基礎と実装方法のポイント 〜

・機械学習によるデータ処理・分析・可視化法までを演習を通し実践的に修得できる特別講座!

 

・機械学習の基礎からPythonによる、ライブラリを活用したアルゴリズムの実装方法までを修得し実務に活かそう!

 

 

 

*PCは弊社で用意いたします

講師の言葉

機械学習の入門講座(セミナー)は、巷にたくさんありますが、理論と実践が揃って、はじめて現場で使える技術とになります。
本セミナーでは、機械学習の基礎理論のみではなく、コンピュータを用いた実践演習を通して、理解を深めていきます。
同時に、実践演習では、最近様々な分野で、注目を集めているコンピュータ言語Pythonと機械学習系ライブラリ(scikit-learn)を用います。
従って、純粋に最近流行りのPythonを学びたい人から、業務でデータ処理・解析をしたい人まで、幅広い方を対象としています。特に、日々の業務で大量のデータを扱っていて、そのデータの山から知識を抽出したいと思っている方が最適な受講対象者となります。
Pythonでコーディングした経験がない人も歓迎しますが、実践演習を通して学んでいきますので、他の言語によるプログラミングや、コンピュータ(アプリケーションソフトウェア)によるデータ処理の経験がある方が望ましいです。

セミナー詳細

開催日時
  • 2018年06月29日(金) 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 ・機械学習の基礎理論のみではなく、コンピュータを用いた実践演習を通して、理解を深めたい方 ・コンピュータ言語Pythonのコーディング方法や機械学習系ライブラリ(scikit-learn)の活用方法を学びたい方 ・日々大量のデータを扱っていて、そのデータの山から知識を抽出したい方
予備知識 ・他のコンピュータ言語によるプログラミングの経験、またはコンピュータ(アプリケーションソフトウェア)によるデータ処理の経験
修得知識 ・機械学習(教師あり学習、教師なし学習)の基礎理論 ・Pythonの基礎文法と基本的なコーディング方法 ・ライブラリを活用した機械学習アルゴリズムの実装方法 ・機械学習によるデータ処理・分析・可視化方法
プログラム

1.演習環境の構築について
(1).Pythonインタプリタのインストール
(2).各種ライブラリ
・NumPy、ciPy、matplotlib、IPython、pandas、mglearn、scikit-learnのインス

 

トール
(3).統合開発環境のインストール

 

2.Pythonの基礎
(1). Pythonの特徴

 

(2) .コーディング方法
(3).各種ライブラリの使い方
(4).サンプルコードを用いた実践演習
(5).参考書籍の紹介

 

3.機械学習概論
(1).機械学習の概要
(2).三大学習法
a.教師あり学習
b.教師なし学習
c.強化学習
(3).専門書・参考書の紹介

 

4.教師あり学習
(1).教師あり学習の概要
(2).クラス分類と回帰
(3).過剰適合と適合不足
(4).各種学習アルゴリズムの基礎理論と実践演習
a.k−最近傍法
b.線形モデル
c.サポートベクトルマシン
d.ナイーブベイズ分類器

 

5.教師なし学習
(1).教師なし学習の概要
(2).データの前処理とスケール変換
(3).次元削減と特徴量抽出
(4).各種学習アルゴリズムの基礎理論と実践演習
a.k−平均法
b.凝集型クラスタリング
c.DBSCAN

 

6.まとめと質疑応答

キーワード Python 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 サポートベクトルマシン 次元削減 特徴量抽出 機械学習 DBSCAN アルゴリズム 
タグ データ解析OS・言語
受講料 一般 (1名):49,680円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,280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現在募集を締め切っております。
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