～ Ｐｙｔｈｏｎの基礎と主要なライブラリ、機械学習と各種手法、前処理の重要性、過学習の対策法、機械学習の事例 ～
・Ｐｙｔｈｏｎ及びＫｅｒａｓによる機械学習を効果的に実装する方法について学ぶ講座
・機械学習における前処理の重要性や過学習の対策をマスターし、正しく効果的な活用法を習得しよう！
※ＰＣは弊社で用意いたします
※セミナー内での作成データはお持ち帰り頂けます（当日はUSBメモリーをご持参下さい）
Ｐｙｔｈｏｎ／Ｋｅｒａｓによる機械学習の基礎とデータ処理への応用 ～１人１台PC実習付～
講師の言葉
ディープラーニングをはじめとした機械学習が世の中で注目を集めている中、「AI（機械学習）を業務で使う必要がでてきたが、どのようにしてはじめれば良いのかよく分からない」といった方も多いのではないかと思います。
本セミナーではそのような方の手助けとなるよう、機械学習の代表的な手法や注意点などの基礎知識からディープラーニングによる応用事例や最近の研究結果などの発展的な内容にも言及します。
また、座学で扱った内容に沿ってＰｙｔｈｏｎのスクリプトを実装する演習を予定しており、実際に手を動かしながら学習内容を確認することができます。演習で用いるｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎとＫｅｒａｓは機械学習ライブラリのなかでもよく使われており、今後の業務でも活用することができます。
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 |
・Ｐｙｔｈｏｎを使った機械学習を実装しようとしている方 ・機械学習に興味がある方 ・機械学習を業務で使う事になるが、どこから初めていいか分からない方 |
| 予備知識 |
・基本的な線形代数の知識 ・ＰＣの操作に習熟していること ・何かしらのプログラミングの経験があれば理解が深まります |
| 修得知識 |
・機械学習の代表的な手法の概要、使い方 ・機械学習をはじめるのに必要な知識 |
| プログラム |
１．Pythonの基礎とよく使うライブラリ ２．機械学習と各種手法 ３．「前処理」の重要性を確認する ～実習～ ４．「過学習」による問題とその対策法 ～実習～ ５．機械学習を使った応用事例 ６．質疑応答 |
| キーワード | 機械学習 AI ディープラーニング 過学習 前処理 データ分析 CNN RNN データ処理 Keras Python ランダムフォレスト SVM |
| タグ | 統計・データ解析、データ解析、データ分析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：55,000円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：49,500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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