～ ニューラルネットワークのチューニング、アンサルブル学習による予測精度向上、ビッグデータ分析の実践のポイント ～
・多様なビッグデータをPythonで分析し、AIに応用して、システム開発に活かすための講座
・データ分析手法の基礎から予測精度向上のために使われているアンサンブル学習法までを修得し、ビッグデータの分析に応用しよう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
Pythonによるデータ分析とAI学習の基礎と実践 ＜オンラインセミナー＞
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し、Pythonを使ったデモを行う。
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を説明する。
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する。
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 |
|
|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| 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 | ・データ分析、事業企画、マーケティング、ITシステム、ソフト開発の各部門の企画担当者及び技術者 |
| 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．Pythonの概要 （１）．開発環境 （２）．言語仕様の特徴
２．データ分析の手法 （１）．教師あり学習と教師無し学習 （２）．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 （３）．決定木とランダムフォレスト （４）．記憶ベース推論（k近傍法） （５）．SVM（サポート・ベクター・マシン） （６）．主成分分析と対応分析 （７）．単純ベイズ分類 （８）．階層型クラスター分析 （９）．非階層型クラスター分析 （１０）．SOM（自己組織化マップ） （１１）．アソシエーション分析 （１２）．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）．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．過学習を避ける正則化 （４）．CNN（畳み込みニューラルネットワーク） （５）．GAN（敵対的生成ネットワーク） （６）．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 （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 ・分析にあたっての実践上のポイントについて解説 |
| キーワード | Python 教師あり学習 教師無し学習 回帰分析 決定木 ランダムフォレスト 記憶ベース推論 k近傍法 SVM サポート・ベクター・マシン 主成分分析 SOM 自己組織化マップ ディープラーニング 過学習 畳み込みニューラルネットワーク 敵対的生成ネットワーク リカレント・ニューラルネットワーク アンサルブル学習 |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、ソフト管理、統計・データ |
| 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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