機械学習の基礎と予測モデルの作成とおよび 予測精度向上のポイント ~1人1台PC実習付~

~ 機械学習の基礎、クラス分類・回帰アルゴリズムの基礎と予測精度検証および変数選択法 ~

・数式を用いず図表・イメージを多用したわかりやすい解説と実習により、実務で活用できる「機械学習によるデータ分析」が修得できる講座
・プログラミング不要のソフトウェアを用いた演習により、体感的に機械学習の予測モデル作成プロセスが修得できる特別講座!
※PCは弊社にてご用意致します

講師の言葉

 本講座では、初学者を対象としてなるべく数式を用いずに図表・イメージなどを多用した解説を行います。
 プログラミング不要のGUI機械学習ソフトウェアを用いて解説・ハンズオン演習を行いますので短期間で体感的に機械学習の予測モデル作成プロセスを理解することが可能です。また、予測精度向上のためのテクニックや注意点をあわせて解説致します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年03月31日(火) 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 ・業種は問わず、機械学習によるデータ分析をこれから始める、または手探りで始めたばかりの方
・AI/IoT推進担当者、ITエンジニア、新規事業担当者、ビジネス推進担当者など機械学習に関心のある方
予備知識 ・事前の機械学習・プログラミングスキルは不要です
修得知識 ・機械学習の基礎と予測モデルの作成について、演習を交えて学ぶことにより、データサイエンティスト初級レベルの知識を修得することができます
プログラム

1. 機械学習の全体像
  (1). イントロダクション
      a. なぜ機械学習なのか? これまでのデータ分析との違い
      b. 機械学習のメリットと限界
      c. データ分析者に必要なスキルセット
  (2). 教師あり学習、教師なし学習、強化学習 概説
      a. 教師あり学習:回帰、クラス分類
      b. 教師なし学習:異常検知、クラスタリング、アソシエーション分析
      c. 強化学習:強化学習によるゲームの攻略
      d. モデルの複雑さと説明力

2. クラス分類アルゴリズムの解説
  (1). k-NN / k近傍法
  (2). Decision Tree / 決定木
  (3). Support Vector Machine / サポートベクターマシーン
  (4). Deep Learning / ディープラーニング
  (5). Ensembles / アンサンブル学習
      a. 決定木発展系アルゴリズム
        ・Random Forest / ランダムフォレスト、Gradient Boosted Trees(XGBoost) / 勾配ブースティング決定木

3. 回帰アルゴリズムの解説
  (1). Linear Regression / 線形回帰
  (2). Polynomial regression / 多項式回帰、重回帰
  (3). Decision Tree / 決定木を用いた回帰
  (4). Gradient Boosted Trees(XGBoost) / 勾配ブースティング決定木を用いた回帰

4. 予測精度検証
  (1). モデル精度検証手法(スプリットバリデーション、クロスバリデーション、コンフュージョンマトリックス)
  (2). クラス分類のパフォーマンス指標(Accuracy / Recall / Precision / F-measure)
  (3). 回帰のパフォーマンス指標(RMSE / R2)
  (4). モデルの複雑さと過学習(オーバーフィッティング)
  (5). ハイパーパラメータとは?
  (6). ハイパーパラメータのグリッドサーチ

5. 変数選択
  (1). 目的変数に対して無相関変数の除去(ID、名称など)
  (2). データ理解による除去(疑似相関)
  (3). 弱識別機による変数選別
  (4). ステップワイズ法

キーワード 機械学習 教師あり 教師なし 強化学習 クラス分類 回帰アルゴリズム モデル精度
過学習 オーバーフィッティング ハイパーパラメータ ステップワイズ法
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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