～ 機械学習による予測モデルの作成、ローコードＡＩツール Pycaretの活用と実践、機械学習導入プロジェクトにおける留意点 ～
・Pythonによる機械学習プログラミングとプロジェクトへの導入ポイントを修得し、実務で応用するための講座
・データの可視化と分析、回帰モデルと予測モデルの作成、Flaskを用いたＷｅｂＡＰＩ化などを修得し、機械学習システムの開発に活かそう！
・講師が実際に経験したプロジェクトをもとに、機械学習の導入フローや留意点についても解説します
・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。
データ分析や機械学習の現場でよく用いられているPythonを活用し、データ分析、機械学習の実践について学びます。Pandasを用いたデータ分析や、MatplotlibやSeabornを用いたデータの可視化を行います。さらに、機械学習プログラミングの基礎をScikit-learnを使って学び、回帰モデルと予測モデルを作成します。また、実際に現場で活用するために様々な試行錯誤が必要であり。それを効率的に進めるためにローコードAIツールであるPycaretを取り上げます。さらに、作成したモデルを他のITシステムと連携させるために、Flaskを用いたWeb API化を行います。
こうしたPythonでの機械学習プログラミングを中心に講義を進めますが、講師が実際に経験したプロジェクトをもとに、機械学習の導入フローや留意点についても述べます。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 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、ソフトほか関連企業の技術者の方 ・データ分析、機械学習の初学者、基礎を学びたい方 ・今後、機械学習などを用いた仕事に関わりたい方 |
| 予備知識 | ・コンピュータの基本的な知識や他の言語でのプログラミングの経験がある方（Pythonでのプログラミング経験があると望ましいですが、必須ではありません。） |
| 修得知識 |
・データ分析、機械学習で使用するライブラリにどのようなものがあるかが分かる ・データ分析、機械学習プログラミングの基礎と、その応用の手順が分かる |
| プログラム |
１．データ分析の基礎と応用 ２．機械学習による予測モデルの作成 ３．ローコードＡＩツール Pycaretの活用と機械学習の実践 ４．機械学習導入プロジェクトの留意点と成功のポイント |
| キーワード | データ分析 構造化データと非構造化データ Pandas ダミー変数化、LabelEncoder 相関行列 予測モデル Scikit-learn ロジスティック回帰 決定木 Pycaret 分類モデル Scikit-learn ロジスティック回帰 決定木 Pycaret 分類モデル ハイパーパラメータ Flask |
| タグ | AI・機械学習、ソフト管理、ソフト教育、データ解析、ITサービス |
| 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
