ビッグデータの分類、学習、特徴抽出技術の基礎と実践 ~1人1台PC実習付~

~ ビッグデータにおけるデータマイニング技術、単純ベイズ分類、遺伝アルゴリズム、ニューラルネットワーク、SVMによる学習技術と応用 ~

・大量の情報の中から価値ある情報を見つけ出し、有効に活用するための講座
・ビッグデータにおいて新たな知見やサービスの開発に必須となるデータ処理技術を実習を通して修得できる特別セミナー! 
*PCは弊社でご用意いたします

講師の言葉

 ユーザ(顧客)の閲覧履歴や評価値情報、SNSから得られる感想や口コミ、時間や場所情報のいわゆるビッグデータに対する、分類、学習、特徴抽出、推薦基盤技術について理解し、サンプルデータを用いて分類、学習、特徴抽出のチュートリアルを行う。具体的には、推薦技術として、協調型、コンテンツベース型、ハイブリッド型推薦を紹介し、分類・学習技術としては、単純ベイズ分類、k近傍法、遺伝アルゴリズム等を紹介する。これらは、ビッグデータマイニングのマーケティングにおいて新たな知見やサービスを目指す上で必須となるコア技術である。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年07月31日(水) 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 ・システム、ソフト、データ分析、情報処理部門の技術者の方
予備知識 ・データ分析に関する基礎知識
修得知識 ・ユーザ(顧客)の閲覧履歴や評価値情報、SNSから得られる感想や口コミ、時間や場所情報のいわゆるビッグデータに対する、分類、学習、特徴抽出、推薦基盤技術と活用法
プログラム

1.データ分析技術の最前線
  ・ IoTにおけるセンサデータ分析およびマーケティングデータ分析技術の最前線

2.データ分析チュートリアル
  ・ 分類、学習、特徴抽出技術の基礎

3.分類、学習、特徴抽出技術
  (1).データ分類・学習・特徴抽出技術
    a.ビッグデータにおけるデータマイニング
    b.要素技術(収集、分析、学習、推薦、管理)  
  (2).特徴抽出技術
    a.協調型推薦
    b.コンテンツベース型推薦
    c.知識ベース型推薦
    d.ハイブリッド型推薦
  (3).分類技術
    a.単純ベイズ分類法
    b.フィッシャー分類法
    c.決定木
    d.k近傍法
    e.ベイジアン分類器
  (4).学習技術
    a.階層型クラスタリング
    b.k-means clustering(非階層型クラスタリング)  
    c.擬似アニーリング
    d.遺伝アルゴリズム
    e.ニューラルネットワーク
    f.SVM

4.ビッグデータマイニングへの応用

キーワード ビッグデータ 分類 学習 特徴抽出 推薦基盤技術 単純ベイズ分類法 フィッシャー分類法 決定木 k近傍法 ベイジアン分類器
タグ 統計・データ解析AI・機械学習インターネットクラウドコンピューティングソフト管理ソフト教育データ解析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 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
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