～ Pythonと機械学習、決定木、SVM、回帰問題、主成分分析・因子分析、クラスタリング手法、機械学習から発展した深層学習 ～
機械学習のデータの取り扱い、アルゴリズムの選択法、結果の評価・調整の作業を適切に行うためのノウハウを修得し、実装技術に応用するための講座
Pythonと機械学習の基礎から学び、画像認識、言語認識、物体認識のシステムへの実装技術の応用に活かそう！
・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による機械学習の基礎と適切なデータ分析のポイント ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
ここ数年、様々な機械学習用プログラミングが普及してきました。機械学習は人工知能を実現する手段の１つで、一般的によく使われています。画像認識、言語認識といった様々な分野で応用されています。
機械学習を正しく使うためには、「データの取り扱い」や「アルゴリズムの選択」「結果の評価・調整」という一連の作業を適切に行っていくことが必要です。
本講座ではスクリプト言語Pythonを利用します。シンプルな言語で基本的な部分のみ解説しますので、コードを読むのは難しくないと思います。
機械学習で一体何ができるのか、どういう可能性があるのかについて、背景も含め分かりやすく伝えるのが本講座の目的です。数式やプログラムの使用は最小限にとどめ、その考え方をわかりやすく解説します。
本講座を通じて機械学習の面白さと可能性に触れて頂き、一人でも多くの方に、機械学習の世界へと足を踏み入れていただけることを期待しています。
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 | ・データ分析、システム、ソフトほか関連部門の技術者の方 |
| 予備知識 |
・特に必要ありません ・機械学習初学者の方でも分かりやすく解説します |
| 修得知識 |
・機械学習の基礎から全体像を理解できます ・Pｙthonの使い方について基礎を理解できます |
| プログラム |
１．機械学習の基礎知識 （１）．機械学習とは （２）．Pythonと機械学習 （３）．環境構築 ａ．OSとフレームワーク ｂ．CPUとGPU ｃ．NumPy ｄ．matplotlib ｅ．scikit-learn ｆ．Jupiter ｇ．Anacondaのインストール ｈ．Pythonの実行
２．分類問題 （１）．分類問題とは ａ．学習テストとテストセット ｂ．ホールドアウトと交差検証 ｃ．k-分割交差検証 ｄ．正答率・適合率・再現率・F値・ROC曲線下面積 （２）．いろいろな分類器 ａ．決定木 ｂ．Random Forest ｃ．AdaBoost ｄ．Naïve Bayes ｅ．サポートベクターマシン（SVM） ｆ．薬物動態データでの適用事例
３．回帰問題 （１）．回帰問題の基礎 ａ．最小二乗法 ｂ．線形単回帰 ｃ．線形重回帰 （２）．いろいろな回帰モデル ａ．ロジスティック回帰モデル ｂ．k近傍法 ｃ．サポートベクターマシン（SVM） ｄ．Random Forest
４．次元圧縮 （１）．次元の呪い ａ．過学習 ｂ．情報量規準 （２）．次元圧縮 ａ．主成分分析 ｂ．主成分得点・固有値・因子負荷量 ｃ．因子分析 ｄ．Random Forest
５．クラスタリング （１）．階層的クラスタリング手法 ａ．Excelによる最短距離法 ｂ．Excelによるウォード法 （２）．非階層的クラスタリング手法 a．k-means法 ｂ．自己組織化マップ ｃ．scikit-learnを用いたirisデータのクラスタリング
６．深層学習への発展 （１）．機械学習から発展した深層学習 ａ．畳み込みニューラルネットワーク（CNN） ｂ．再帰型ニューラルネットワーク（RNN） ｃ．物体検出への応用
７．おわりに |
| キーワード | 機械学習 Python データ分析 サポートベクターマシン 回帰問題 ロジスティック回帰モデル 深層学習 ニューラルネットワーク 物体検出 クラスタリング |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、ソフト管理、データ解析、統計・データ、データ分析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000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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