教師あり機械学習の基礎と過学習の抑制対策法およびPythonによる実装法とそのポイント <オンラインセミナー>

~ 機械学習の基礎、Pythonによる機械学習の実装方法、過学習の抑制とそのポイント、特徴選択における実装と注意点、ハイパーパラメータ最適化における実装とそのポイント ~

・教師あり機械学習の基礎から過学習の抑制法までを修得し、未知データに対する汎化性能の向上をシステムに応用するための講座!

・機械学習の基礎から過学習の抑制法、Pythonによる機械学習の実装方法と注意点までを修得し、汎化性能の向上に活かそう!

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講師の言葉

 昨今、ディープラーニングを代表とするデータに基づく機械学習が産業界の様々な領域へ導入が進んでいます。しかしながら、実用化にあたり、過学習をいかにして抑えて未知データに対する汎化性能を向上させるか、どのように重要な特徴量を選別するか、また学習では直接最適化が不可能なハイパーパラメータをどのように調整するか、が主要な課題となります。

 本セミナーでは、まず機械学習の基本をおさらいし、これらの課題について代表的な対応策の説明と共に、それらのPythonによる実装方法を丁寧に解説します。

 

セミナー詳細

開催日時
  • 2024年03月06日(水) 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 ・機械学習の導入を始めたばかりの方、初学者
・未知データに対する汎化性能を向上させたい方
予備知識 ・プログラミングの基本的な知識(Pythonでなくても良い)
・高校卒業程度の数学

修得知識 ・教師あり機械学習全般に関する基礎的知識
・代表的な過学習抑制法
・上記に関するPythonによる実装方法
プログラム

1.機械学習の概要

  (1).機械学習の分類

  (2).基本的構造と過学習問題

  (3).教師あり学習の基本

  (4).深層学習(ディープラーニング)の発展

  (5).機械学習の基本的な手順

    a.前処理

    b.次元の呪い

    c.主成分分析による次元圧縮

    d.バイアスとバリアンス

    e.評価基準の設定:クロスバリエーション

    f.簡単な識別器:k-近傍法

    g.評価指標:F値、ROC曲線

 

2.Pythonによる機械学習の実装方法(実装解説)

  (1).Scikit-learnを用いた実装方法

  (2).k近傍法による識別

 

3.過学習の抑制とそのポイント

  (1).ロジスティック回帰

  (2).L1/L2正則化

  (3).ディープラーニングにおける過学習の抑制

    a.DropOut法

    b.Batch Normalization法

  (4).L1/L2正則化の比較(実装解説)

 

4.特徴選択における実装と注意点

  (1).線形回帰

  (2).評価指標

  (3).逐次特徴選択

  (4).モデルベース特徴選択

    a.L1正則化による特徴選択

    b.決定木学習に基づく特徴選択

  (5).各種特徴選択の比較(実装解説)

 

5.ハイパーパラメータ最適化における実装とそのポイント

  (1).サポートベクトルマシン

  (2).ハイパーパラメータ最適化問題

  (3).Optunaによるハイパーパラメータ最適化方法(実装解説)

キーワード 機械学習 過学習 深層学習 ディープラーニング 教師あり学習 正則化 特徴選択 ハイパーパラメータ最適化 サポートベクトルマシン
タグ AI・機械学習クラウドコンピューティングシステム営業システム契約研究開発商品開発
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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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日