Pythonで学ぶ機械学習の基礎と実践 ~1人1台PC実習付 ~

~ 機械学習ライブラリscikit-learnを活用した実装方法、教師あり学習、教師なし学習のアルゴリズムと演習 ~

・Pythonのコーディング方法や機械学習アルゴリズの実装方法を実践的に修得する講座

・機械学習によるデータ処理方法を実践的に修得し、大量データの山から有効な知識を抽出し、実務に活かそう!
 ※PCは弊社でご用意いたします

講師の言葉

 機械学習の入門講座(セミナー)は、巷にたくさんありますが、理論と実践が揃って、はじめて現場で使える技術となります。
 本セミナーでは、機械学習の基礎理論のみではなく、コンピュータを用いた実践演習を通して、理解を深めていきます。
 同時に、実践演習では、最近様々な分野で、注目を集めているコンピュータ言語Pythonと機械学習系ライブラリ(scikit-learn)を用います。
従って、純粋に最近流行りのPythonを学びたい人から、業務でデータ処理・解析をしたい人まで、幅広い方を対象としています。
 特に、日々の業務で大量のデータを扱っていて、そのデータの山から知識を抽出したいと思っている方が最適な受講対象者となります。
 Pythonでコーディングした経験がない人も歓迎しますが、実践演習を通して学んでいきますので他の言語によるプログラミングや、コンピュータ(アプリケーションソフトウェア)によるデータ処理の経験がある方が望ましいです。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年10月17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 ・機械学習の理解を深め、実務で使用したい方
・コンピュータ言語Pythonのコーディング方法や機械学習ライブラリscikit-learnの活用方法を学びたい方
・日々大量のデータを扱っていて、そのデータの山から知識を抽出したい方
予備知識 ・高校卒業レベルの数学の知識
・他のコンピュータ言語によるプログラミングの経験、またはコンピュータ(アプリケーションソフトウェア)によるデータ処理の経験
修得知識 ・機械学習(教師あり学習、教師なし学習)の基礎理論
・Pythonの基礎文法と基本的なコーディング方法
・機械学習ライブラリscikit-learnを活用した機械学習アルゴリズムの実装方法
・機械学習によるデータ処理
・分析・可視化方法
プログラム

1.Pythonによる演習環境の構築とライブラリについて
  (1).Pythonの概要とインストール
    ・ディストリビューションAnaconda利用
  (2).各種ライブラリについて
    ・NumPy、SciPy、matplotlib、IPython、pandas、mglearn、scikit-learn等のインストール
  (3).統合開発環境Spyderのインストール
  (4). Pythonの実行方法
    ・インタプリタ、コマンド渡し、統合開発環境、

2.Pythonの概要について
  (1).Pythonの特徴
  (2).なぜいまPythonか?
  (3).Pythonの基本文法
  (4).コーディング方法(統合開発環境Spyderの使い方含む
  (5).各種ライブラリ
    ・NumPy、matplotlib、scikit-learn、mglearnなどの使い方
  (6).機械学習アルゴリズムの実装方法
  (7).サンプルコードを用いた実践演習
  (8).参考書・情報源の紹介

3.機械学習概論について
  (1).機械学習の概要
  (2).三大学習法について
    ・教師あり学習、教師なし学習、強化学習
  (3).機械学習データセットの紹介
  (4).機械学習におけるデータの著作権
  (5).専門書・参考書の紹介

4.教師あり学習のアルゴリズムと演習
  (1).教師あり学習の概要
  (2).クラス分類と回帰
  (3).過剰適合と適合
  (4).モデル複雑度と精度
  (5).多クラス分類
  (6).各種教師あり学習アルゴリズムの基礎理論と実践演習
  (7).K-最近傍法(クラス分類、回帰)
  (8).線形モデル(線形回帰、Ridge回帰、Lasso回帰、ロジスティック回帰)
  (9).サポートベクトルマシン(線形モデル、非線形モデル)

5.教師なし学習のアルゴリズムと演習
  (1).教師なし学習の概要
  (2).次元削減と特徴量抽出
  (3).各種学習アルゴリズムの基礎理論と実践演習
  (4).主成分分析(次元削減)
  (5).K-平均法(クラスタリング)
  (6).凝集型クラスタリング
        (7).DBSCAN(クラスタリング)

6.実装上の注意事項
(1).データの前処理(スケール変換など)
(2).実データの読み込み方法
(3).モデル選択(パラメータの設定方法)

キーワード  Python  機械学習アルゴリズム 教師あり学習 教師なし学習 線形モデル サポートベクトルマシン クラスタリング 主成分分析 
タグ AI・機械学習ソフト教育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 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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