時系列データ処理の基礎と機械学習による効果的なデータ分析および実践ポイント <オンラインセミナー>

~ 時系列データ処理とデータの数値変換、自己回帰モデルによるデータ予測、機械学習による時系列処理 ~

・機械学習による時系列データ処理のポイントを修得し、実務で応用するための講座 ・時系列データ分析の効果的な活用法を修得し、システム開発へ応用しよう!

オンラインセミナーの詳細はこちら:

・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。

講師の言葉

 講師は、システム開発者なので実践で使えることを第一に考えていま す。 従って難しい数式は多くは出てきません。重要なのはその数式をどのようにしてうまく活用するかです。データ分析の未経験者でもわかるように可能な限り数式を排して説明します。
 処理の違いにより結果に対してどの程度の差異が生まれるかを説明します。時系列のデータ分析作業を始めたいと思われている方に最適です。

セミナー詳細

開催日時
  • 2021年07月06日(火) 10:30 ~ 17:30
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 ・企業(製造業)で時系列データ分析を実施してみたい方
・ソフトウェア、システム開発、画像、その他関連企業の方
予備知識 ・大学卒業程度の統計の知識があると知識が深まります
修得知識 ・時系列データ分析を用いた課題解決の考え方が習得できる
・時系列データ分析のプログラムを動作確認することで、活用法をイメージ出来る
プログラム

1.時系列データ処理の基本
  (1). 時系列データの定義
  (2). データの特性を確認する
    a.時間軸/場所の考慮
    b.データを発生させるもの
  (3).言語を数値情報へ変換する
  (4).音を数値情報へ変換する

2.統計と機械学習/ディープラーニング
  (1). 統計処理
  (2). 次元とベクトル
  (3). 機械学習と統計

3.自己回帰モデルによる予測への応用
  (1). データの前処理
    a.前処理
    b.具体的処理
  (2). データのグラフ化
    a.目視確認することの重要性
    b.具体的手法
  (3). 自己相関と変動
    a.自己相関
    b.変動
    c.実際のデータで確認
  (4). ARIMAモデル
    a.ARIMAモデル(自己回帰和分移動平均モデル)
    b.SARIMAモデル
    c.実際のデータで確認

4.機械学習による時系列処理とデータ分析への応用
  (1).機械学習の基本
    a.データがモデルをつくる
  (2).学習の種類
    a.教師あり学習の基本
    b.教師なし学習の基本
  (3).結果の分類
    a.回帰
    b.クラス分類
  (4).機械学習とディープラーニングの違い
    a.ディープニューラルネットワークとは
    b.把握すべきディープニューラルネットワークの特性
  (5).DNN(RNN)モデル
    a.RNNモデル
    b.LSTMモデル
    c.実際のデータで確認

5.このセミナーだけで終わらせないために

キーワード 時系列データ データ分析 AI 人工知能 データサイエンス 自己回帰モデル 統計 前処理 ARIMA SARIMA 学習 ニューラルネットワーク
タグ 統計・データ解析AI・機械学習データ解析
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。
こちらのセミナーは受付を終了しました。
次回開催のお知らせや、類似セミナーに関する情報を希望される方は、以下よりお問合せ下さい。
contact us contact us
各種お問い合わせは、お電話でも受け付けております。
03-5322-5888

営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日