～ 信号処理・データクレンジング・欠損値処理・特徴量エンジニアリングによる前処理技術、センサデータ・画像・自然言語処理の前処理の応用とPythonによる解析例 ～
・モデルやアルゴリズム以上に、データ解析やAI開発の成果を大きく左右する前処理技術を修得し、高精度なデータ解析に活かすための講座！
・ノイズ除去、外れ値処理、正規化、次元削減など前処理技術を体系的に修得し、信頼できるデータ分析精度・品質向上に活かそう！
・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。
データ解析やAI開発では、モデルやアルゴリズムに注目が集まりがちですが、実際には「前処理」こそが成果を大きく左右します。欠損やノイズ、誤差を含む生データをそのまま扱えば、どんな高性能なAIでも正しい結果は得られません。
本セミナーでは、数値・画像・テキスト・センサなど多様なデータを対象に、品質を高め、信頼できる解析へと導くための前処理技術を体系的に解説します。さらにPythonを用いて、NumPyや信号・画像データによる実践的な手法も紹介します。実際のデータ解析例も併せて紹介し、現場・実務で活かせる技術を学べる構成としています。
（以上：講師の言葉）
（以下、補足文）
データの品質は、モデルの性能に直結します。ノイズや欠損値、外れ値が残ったデータで学習を行うと、モデルはデータの本質的なパターンではなく、それらのノイズに過剰に適合（過学習）したり、誤った結論を導き出したりします。適切な前処理は、データの「信号」を際立たせ、「雑音」を低減するため、結果として解析精度やモデルの汎化性能（未知のデータに対する予測性能）を大幅に向上させます。
欠損値はデータセットから情報が失われている状態です。外れ値は、統計的分析や機械学習モデルの訓練結果に大きな歪みをもたらす可能性があるため、適切に特定し対処する必要があります。異なるスケールを持つ特徴量がある場合、スケールが大きい特徴量がモデルの学習に過度に影響を与えてしまうため、スケーリングが必要です。
特徴量エンジニアリングの目的は、生データから、モデルの性能を最大化するために必要なより本質的で予測能力の高い特徴量を作成・選択・変換することです。時間のかかるステップの一つですが、モデルのアルゴリズム選択よりも性能向上に寄与することが多いとされています。
| 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 |
・データ解析、機械学習、人工知能の精度向上につなげたい方 ・時系列データ、信号データ、センサデータ、画像、テキスト、他 |
| 予備知識 | ・大学初年度程度の数学知識 |
| 修得知識 |
・ＡＩ・機械学習の基礎知識 ・前処理を中心としたデータ解析現場での基本的な方針 ・データの解析の現場にＡＩ・機械学習を導入する際の注意点 |
| プログラム |
１．前処理の位置づけと影響 （１）．データ解析プロセスにおける前処理の位置づけ （２）．前処理が解析精度・モデル性能に与える影響 （３）．実データにおける課題
２．データ前処理の基礎と全体像 （１）．データ解析のワークフロー ａ．収集 → 前処理 → 特徴量設計 → モデル化 → 評価 ｂ．センシング・ログ・テキストなど多様なデータソースの特徴 （データソースによって、前処理の重点が異なる） ｃ．前処理がもたらす精度改善の実例 （２）．信号と雑音の基礎 ａ．雑音の種類（系統誤差・ランダム誤差） ｂ．雑音・欠損・異常値への基本的対策
３．データクレンジングと欠損値処理 （１）．欠損値処理・欠損地補完 （２）．外れ値の検出と除去 （３）．正規化とスケーリング
４．特徴量エンジニアリングと変換技術 （１）．特徴量エンジニアリングの目的と意義 （２）．カテゴリ変数の処理 （３）．特徴量の処理 （４）．次元削減・特徴選択 ａ．主成分分析（PCA） ｂ．フィルタ法、ラッパー法、埋め込み法
５．実践：時系列・信号データの前処理 （１）．信号処理の基礎 ａ．フィルタリングと平滑化 ｂ．雑音成分の除去（ローパス・ハイパスフィルタ） （２）．センサデータ応用 ａ．加速度・音・カメラ・LiDARなどのセンサ特性 ｂ．センサフュージョンと状態推定 （３）．応用事例
６．応用例：画像データの前処理 （１）．画像の取得と品質管理 （２）．画像加工と特徴量抽出 ａ．フィルタ処理（平滑化・エッジ強調） ｂ．二値化・輪郭検出・形状特徴量 ｃ．テクスチャ・色空間変換・ヒストグラム解析 （３）．応用事例
７．応用例：テキストデータの前処理 （１）．テキストデータの特性と課題 （２）．前処理ステップ （３）．特徴量化 ａ．Bag－of－Words ／ TF－IDF ｂ．BERTなどの分散表現 （４）．応用事例 |
| キーワード | データ前処理 異常値 欠損値処理 欠損地補完 外れ値 正規化 スケーリング 特徴量エンジニアリング 次元削減 主成分分析 PCA 平滑化 ローパスフィルタ ハイパスフィルタ 画像処理 フィルタ処理 テキストデータ LLM データ・プリプロセッシング |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、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。 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
