～ データマイニングの基礎、機械学習、教師あり学習モデル、教師なし学習モデルにおける重要なポイント ～
・データマイニングの基礎と運用上での注意点を修得しデータ解析技術の実装に活かすための講座
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Pythonによるデータマイニングの基礎とデータ解析技術実践講座 ～ デモ付 ～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
機械学習は人工知能や大規模データの解析といった近年注目を集める分野における基幹技術であり、多くの注目を集めています。こうした背景から、様々な業種においてニーズが高まっており、実用化が進んでいます。
本セミナーでは機械学習を中心に、データマイニングの基本事項について解説いたします。可能な限り難解な表現を避け、「そもそも機械学習とは何か？」、「機械学習を用いてできること」、「機械学習を運用する上で注意すべきこと」などといった基本的かつ重要なポイントの理解を目的としています。
演習では、Pythonによる短めなコードで実際に機械学習モデルを操作することによって、データからの知識抽出をしていただきます。演習を通じて機械学習を実装するプロセスの習得や、各手法の概要の理解を目指しています。本セミナーを通じてより高度な機械学習手法へのステップアップやデータマイニングを実装する際の一助となればと考えております。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・データマイニングに関する基本事項を理解したい方 ・Pythonを用いたデータ解析技術の基本を習得したい方 ・機械学習の基礎を身に付けたい方 ・本テーマに興味がある方 |
| 予備知識 |
・プログラミングの基本（配列を中心とした制御構造の理解） ・大学の線形代数、確率統計、微分積分の基礎 |
| 修得知識 |
・機械学習を中心としたデータマイニング技術の基礎事項 ・Python（scikit-learn）による代表的な機械学習手法の操作 ・データ解析技術の実装 |
| プログラム |
１．データマイニングと機械学習 （１）．データマイニングとは （２）．機械学習分野の位置づけ
２．機械学習とは （１）．機械学習の概要 （２）．教師あり学習 （３）．教師なし学習 （４）．Pythonおよびscikit-learnの導入
３．教師あり学習モデル （１）．回帰モデルによるデータマイニング ａ．線形回帰 （２）．識別モデルによるデータマイニング ａ．決定木 ｂ．ニューラルネットワーク ｃ．サポートベクターマシン ｄ．ランダムフォレスト （３）．Pythonによる演習
４．教師なし学習モデル （１）．クラスタリングによるデータマイニング ａ．階層クラスタリング ｂ．k-平均法 （２）．次元縮約によるデータマイニング ａ．主成分分析 ｂ．非負値行列因子分解 ｃ．ｔ-SNE （３）．Pythonによる演習
５．発展的な話題 （１）．学習モデルからの知識抽出 （２）．解析例の紹介（Pythonによる実演） ａ．ランダムフォレストの変数重要度の計算
６．まとめ |
| キーワード | データマイニング 機械学習 Ｐｙｔｈｏｎ 教師あり学習 教師なし学習 |
| タグ | AI・機械学習、データ解析 |
| 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 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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