~ 機械学習の概要、クラスタリング、可視化と自己組織化マップ、異常検知と応用例 ~
機械学習に基づく異常検知の基礎と実運用について修得する講座
・Pythonによる実習を通して機械学習を適切に用いて応用するための特別セミナー
※PCは弊社でご用意いたします
~ 機械学習の概要、クラスタリング、可視化と自己組織化マップ、異常検知と応用例 ~
機械学習に基づく異常検知の基礎と実運用について修得する講座
・Pythonによる実習を通して機械学習を適切に用いて応用するための特別セミナー
※PCは弊社でご用意いたします
昨今のAIブームの火付け役とも言えるディープラーニングは強力な学習手法ですが、万能ではありません。
問題の特性をよく理解して適切な機械学習手法を選択し、適切に用いることが重要です。
本セミナーでは、機械学習における「教師なし学習」について、また、特に要望の多い「異常検知」の理論や手法の説明とともにPythonを用いた簡単な実習を交えて機械学習の理解を深めます。
これから本格的な勉強を始める前に概要と雰囲気を掴むには最適かと思います。
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 |
・機械学習・異常検知に取り組んで間もない方 ・機械学習・異常検知を業務で利用しようとしている方 ・Pythonによる機械学習・異常検知を基礎から学びたい方 ・その他、機械学習・異常検知に興味のある方 |
予備知識 |
・高校卒業程度の数学の知識(微分、確率・統計、行列計算等) ・プログラミングの経験(Pythonでなくても良い) |
修得知識 |
・機械学習・異常検知の基礎 ・代表的な教師なし学習の理論的背景と実運用の指針(PC実習を通して) ・機械学習に基づく異常検知の基礎と実運用の指針(PC実習を通して) |
プログラム |
1.機械学習の概要 2.教師なし学習(1):クラスタリング 3.教師なし学習(2):可視化と自己組織化マップ 4.異常検知 5. 異常検知の応用例紹介 |
キーワード | 6機械学習 ディープラーニング 強化学習 教師なし学習 自己組織化マップ 異常検知 時系列データ 非正規データ |
タグ | AI・機械学習、データ解析、データ分析 |
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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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日