Python とR言語によるビッグデータ分析およびAI学習の基礎と実践 ~1人1台PC実習付~

~ 教師あり学習と教師無し学習、決定木とランダムフォレスト、主成分分析と対応分析、ニューラルネットワークのチューニング、アンサルブル学習、ビッグデータ分析の実践ポイント ~

・多様なビッグデータに対するデータ分析手法とAIによる学習手法を修得し、実務で応用するための講座
・実務において予測精度向上のために使われているアンサンブル学習についてもマスター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

 様々な産業の現場で生成されるデータや顧客情報など、多様なビッグデータに対する分類、機械学習などのデータ分析技術とAIによる学習の手法について解説する。データ分析については、回帰分析、決定木、ランダムフォレスト、k近傍法、SVC、主成分分析・対応分析、単純ベイズ分類、クラスター分析、自己組織化マップ、アソシエーション分析、リコメンデーションの各手法の説明とR言語による分析を演習する。AIについては、ディープラーニングの仕組み、ニューラルネットワークのチューニング、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)、GAN(敵対的生成ネットワーク)、RNN(リカレント・ニューラルネットワーク)を中心にビッグデータをAIの学習データとして用いる手法を紹介し、Pythonを使った演習を行う。
 また、実務において予測精度向上のために使われているアンサンブル(複数手法の組み合わせ)学習についても解説する。

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年03月05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 ・データ分析、ITシステム、ソフト開発、事業企画、マーケティングの各部門の技術者および企画担当者
予備知識 ・高校程度の数学
修得知識 ・様々な産業の現場で生成されるデータや顧客情報など、多様なビッグデータに対するR言語やPythonを使ったデータ分析とAIの応用に必要な基礎知識
プログラム

1.ビッグデータ活用の最前線
  (1).拡がるビッグデータ
  (2).データマイニングの活用
  (3).AIの活用

2.データ分析の手法
  (1).R言語の概要
  (2).教師あり学習と教師無し学習
  (3).回帰分析
    a.単回帰分析
    b.重回帰分析
    c.ロジスティック回帰分析
  (4).決定木とランダムフォレスト
  (5).記憶ベース推論(k近傍法)
  (6).SVM(サポート・ベクター・マシン)
  (7).主成分分析と対応分析
  (8).単純ベイズ分類
  (9).階層型クラスター分析
  (10).非階層型クラスター分析
  (11).SOM(自己組織化マップ)
  (12).アソシエーション分析
  (13).リコメンデーション

3.AIの基礎と学習手法
  (1).AIとは
  (2).ディープラーニングの仕組み
  (3).Pythonの概要
  (4).ニューラルネットワークのチューニング
    a.活性化関数
    b.最適化アルゴリズム
    c.隠れ層の数とニューロン数
    d.学習エポックと学習率
    e.過学習を避ける正規化
  (5).CNN(畳み込みニューラルネットワーク)
  (6).GAN(敵対的生成ネットワーク)
  (7).RNN(リカレント・ニューラルネットワーク)
    a.シンプルRNN
    b.LSTM(長短期記憶)
    c.GRU(ゲート付リカレント・ユニット)

4.複数の手法を組み合わせたアンサンブル手法
  (1).アンサルブル学習とは
  (2).アンサブンル学習の手法

5.ビッグデータ分析の実践のポイント
  ・実践する上でのポイントを解説

キーワード ビッグデータ データマイニング R言語 教師あり学習 教師無し学習 回帰分析 ランダムフォレスト SVM クラスター分析 SOM 自己組織化マップ ディープラーニング Python ニューラルネットワーク CNN  GAN  RNN アンサルブル学習
タグ 統計・データ解析AI・機械学習データ分析
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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