～ 機械学習の最新動向、機械学習の手法と選択のポイント、データ解析の注意点、モデル化の効率化技術と適用例およびそのポイント ～
・初学者にもわかりやすく理解でき、体系的に学び、手法やモデルを効率的に選ぶコツを実務に活かすための講座
・今までの統計解析との違いを理解し、課題を解くための最適モデルの選択や解析法を修得し実務に活かそう！
※PCは弊社でご用意致します
機械学習によるデータ分析の基礎と実践へのポイント ～１人１台ＰＣ実習付～
講師の言葉
機械学習を使ったデータ分析は、IT分野、自然科学分野など数多くの応用分野に使われ、さらにそのすそ野は広がりつつあります。
しかしながら、様々な分野の融合によって生まれた機械学習という技術はたくさんのモデルやアルゴリズムがあり、実際にどれを適用してよいか迷う場面も多々あります。
そこで本セミナーでは、機械学習の脱入門を目指し、データ分析の効率化や手法選択のための基礎知識をRを使った実習を通じて学びます。
本セミナーは受付を終了いたしました
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 |
・機械学習技術の基本的な仕組みを知りたい方 ・機械学習を使ったデータ解析をはじめようとしている方 ・機械学習をどのように業務に活かしたらよいか知りたい方 ・本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です |
| 予備知識 | ・特に必要としませんが、数学の知識があればより理解が得られます |
| 修得知識 |
・機械学習の基本的な仕組み ・データや目的に応じて機械学習の手法やモデルを選ぶコツ |
| プログラム |
１． 機械学習の基礎 （１）．機械学習の最新動向 （２）．多変量解析・データマイニングとの関係 （３）．回帰分析 （４）．汎化誤差 （５）．次元の呪い （６）．モデル選択 （７）．正則化法 （８）．確率と機械学習 （９）．ベイズモデル化 （１０）．機械学習と最適化
２．機械学習の基本手順 （１）．教師なし学習と教師あり学習 （２）．データの可視化 （３）．低次元化の手法 （４）．推薦とトピック抽出 （５）．欠損値の補完 （６）．クラスタ分析 （７）．異常値検出 （８）．パターン認識 （９）．予測と補間
３． モデル化の効率化 （１）．線形ガウスモデル （２）．ベイジアンネットモデル （３）．カーネル法と類似度モデル （４）．サポートベクトルマシン （５）．ランダムフォレスト （６）．ディープラーニングを利用した画像特徴抽出 （７）．意思決定とバンディット問題 （８）．強化学習 （９）．転移学習
４．機械学習と最適化 |
| キーワード | 機械学習 回帰分析 ベイズモデル化 教師なし学習 教師あり学習 画像特徴出 強化学習 ディープラーニング 異常値検出 |
| タグ | AI・機械学習、ソフト教育、データ分析、ITサービス |
| 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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