～ いろいろな分類器、回帰問題の基礎、次元の呪いと次元圧縮への応用、自己組織化マップ ～
・Pythonによる機械学習における教師あり学習および教師なし学習法のデータ分析方法を実践的に修得し、システムに応用するための講座
・Pythonと機械学習の基礎から学び、データ分析や画像認識、物体認識、物体検出システムへの応用に活かそう！
※ご希望の方にはソースコードをお配りいたします
・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データ分析の実践 ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
Pythonは現在流行のプログラミング言語で、これをマスターするだけでも仕事に困らないと言われています。また、オフィスワーク、医療、金融と様々な分野で活用されており、エンジニアを目指す方以外にも勉強しておいて必ず役に立つツールです。さらに、病態の予測や株式の予測のような複雑な予測は、機械学習によりある程度可能になってきております。
本講座では、先ずPythonの基礎を学びます。初めての方でも、インストール方法含めわかりやすく解説します。次いで、機械学習における教師あり学習（分類問題と回帰問題）および教師なし学習（次元圧縮およびクラスター解析）についてExcelおよびPythonを使ってわかりやすく紹介します。ソースコードもご希望により配布しますので、すぐに実践することが可能です。是非この機会に講座への参加をお待ちしております。
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 |
・Pythonを使ったことのない初心者から少し使ったことのある中級者の方まで ・機械学習の基礎的理解を希望する方や実務で使う方 ・システム、ソフト、データ分析ほか関連部門の方 |
| 予備知識 | ・統計に関する知識があれば理解しやすいです |
| 修得知識 |
・Pythonの基礎 ・教師あり学習と教師なし学習の基礎と応用 ・深層学習と物体検出への応用 |
| プログラム |
１．Pythonと機械学習の基礎 ２．Pythonによる分類問題への応用と実践 ３．Pythonによる回帰問題への応用と実践 ４．Pythonによる次元圧縮への応用と実践 ６．深層学習と物体検出への応用 |
| キーワード |
Python NumPy matplotlib scikit-learn 分類問題 学習テスト ホールドアウト 交差検証 回帰問題 次元圧縮 過学習 情報量基準 主成分分析 クラスタリング 畳み込みニューラルネットワーク CNN 再帰型ニューラルネットワーク RNN 物体検出 |
| タグ | AI・機械学習、ソフト教育、画像処理、データ分析、ITサービス、OS・言語 |
| 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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