機械学習の基礎と予測モデル作成および精度向上実践講座　 ～ 1人1台PC実習付 ～

～　GUIの分析ツールを用い、実習により体感的に理解する機械学習とモデルの精度向上技術 ～

・独学では理解が難しい機械学習について、ハンズオン演習を用いて深く理解するための講座
・機械学習の全体像を理解し、実際のデータサイエンティストが行っている業務を短期間で身に着ける特別講座！
※PCは弊社にてご用意致します

講師の言葉

　書籍など独学ではなかなか理解が難しい「機械学習のアルゴリズム」や「予測モデル作成プロセス」をなるべく”数式”を使わずに体感的に理解頂けるカリキュラムにいたしました。
　また理論を学ぶだけなく、GUIの分析ツールを用いて実際に予測モデルの作成―モデルの精度検証―モデル精度向上手法などハンズオン演習を行うことで、実際のデータサイエンティストが行っている業務を短期間で理解する内容となっております。

セミナー詳細

開催日時
  • 2018年10月04日(木) 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 ・業種は問わず、データ分析をこれから始める、または手探りで始めたばかりのエンジニアの方
・機械学習に関心のある方
予備知識 ・初学者～中級者を対象としており、事前知識は特に問いません
修得知識 ・「機械学習の全体像」の理解と「教師あり学習のエントリーレベルの知識・スキル」をハンズオン演習により短期間で身に着けることができます
プログラム

１. 機械学習の全体像
　　（１）. イントロダクション
　　　　　　a. なぜ機械学習なのか？　これまでのデータ分析との違い
　　　　　　b. 機械学習のメリットと限界
　　　　　　c. データ分析者に必要なスキルセット
　　（２）. 教師あり学習、教師なし学習、強化学習　概説
　　　　　　a. 教師あり学習：回帰、クラス分類
　　　　　　b. 教師なし学習：異常検知、クラスタリング
　　　　　　c. 強化学習：強化学習によるゲームの攻略
　　　　　　d. モデルの複雑さと説明力

２. クラス分類アルゴリズムの解説
　　（１）. k－NN/ k近傍法
　　（２）. Logistic Regression /ロジスティクス回帰
　　（３）. Decision Tree / 決定木
　　（４）. Support Vector Machine / サポートベクターマシーン
　　（５）. Deep Learning / ディープラーニング
　　（６）. Ensembles / アンサンブル学習
　　　　　　a. 決定木発展系アルゴリズム
　 　　　　　 ・Random Forest / ランダムフォレスト、Gradient Boosted Trees(XGBoost) / 勾配ブースティング決定木

３. 回帰アルゴリズムの解説
　　（１）. Linear Regression / 線形回帰
　　（２）. Polynomial regression / 多項式回帰、重回帰
　　（３）. Decision Tree / 決定木を用いた回帰
　　（４）. Gradient Boosted Trees(XGBoost) / 勾配ブースティング決定木を用いた回帰

４. 分析ハンズオン演習　　～ 予測モデルの作成、モデルの精度検証、モデル精度向上手法　～
　　（１）. ハンズオン演習　ケース１：　irisデータセット（チュートリアルとしてアヤメの品種分類）
　※クラス分類
　　（２）. ハンズオン演習　ケース２：　製品の購入予測（顧客プロフィールからの購入者予測）　
※クラス分類
　　（３）. ハンズオン演習　ケース３：　センサーデータを用いた設備機器の状態診断　※クラス分類
　　（４）. ハンズオン演習　ケース４： ボストン住宅価格予測　※回帰
　　（５）. データ理解、データ取扱いの注意（多重共線性など）
　　（６）. モデルの複雑さと過学習（オーバーフィッティング）
　　（７）. モデル精度検証手法（スプリットバリデーション、クロスバリデーション、コンフュージョンマトリックス）
　　（８）. 分類モデルのパフォーマンス指標(Accuracy / Recall / Precision / F-measure)
　　（９）. 回帰のパフォーマンス指標(RMSE / R2)
　　（１０）. ハイパーパラメータとは？
　　（１１）. モデルの精度向上手法（グリッドサーチなど）

５. Ｑ＆Ａセッション

６. 補足：GUI機械学習ソフトウェア　RapidMiner（ラピッドマイナー）
キーワード 機械学習　教師あり学習　教師なし学習　強化学習　クラス分類アルゴリズム　回帰アルゴリズム
タグ 統計・データ解析、データ解析、統計・データ、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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