機械学習入門《基礎理論からデータ解析の方法まで》【提携セミナー】
| 開催日時 | 未定 |
|---|---|
| 担当講師 | 嵜山 陽二郎 氏 |
| 開催場所 | 未定 |
| 定員 | 未定 |
| 受講費 | 未定 |
★PythonとR、教師あり学習・なし学習 をはじめとした基礎を学ぶ
★解析からみた、データ収集の要件と必要サンプルサイズの考え方
機械学習入門
《基礎理論からデータ解析の方法まで》
【提携セミナー】
主催：株式会社技術情報協会
講座内容
本講座では、これから、機械学習の導入を検討される 方々に向けて、それぞれがどのようなものか全体像としてのイメージをつかんでいただくことを目的とし ております。技術の導入がすすむ一方で、機械学習を身につけている人材・人手 はまだまだ不足しています。本講座がきっかけとなり、皆様の機械学習の斡旋の 一助になれたら幸いでございます。是非、参加をお待ちいたしております。
習得できる知識
・PythonとR、教師あり学習・なし学習 をはじめとした基礎解析からみた、データ収集の要件と必要サンプルサイズの考え方
担当講師
（株）メドインフォ 代表取締役 嵜山 陽二郎 氏
セミナープログラム（予定）
第１部
機械学習基礎
・機械学習とは
・機械学習の使い方（PythonとR）
・教師あり学習とは（回帰）
・教師なし学習とは（分類）
第２部
複雑なモデルの問題
・最適な複雑さのモデルとは
（汎化性能と過学習）
・次元の呪い
・変数選択
・多重共線性
第３部
最適なモデルをつくるために
・赤池情報量基準（AIC）
・クロスバリデーション（交差検証）
・教師なし学習における次元削減
（主成分分析）
・教師なし学習における
類似度と非類似度（クラスター分析）
第４部
・機械学習の事例
・決定木分析とランダムフォレスト法
・ナイーブベイズ分類法
・ガウス過程法
・サポートベクターマシン
第５部
機械学習における注意点
・データセット作成上のルール
・最適なサンプルサイズ
・デザインする上での注意点
・機械学習の今後の展望
【質疑応答】
公開セミナーの次回開催予定
開催日
未定
開催場所
未定
受講料
未定
備考
資料はPDFまたは紙のどちらかでお送りします。
お申し込み方法
★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。
※お申込後はキャンセルできませんのでご注意ください。
※申し込み人数が開催人数に満たない場合など、状況により中止させていただくことがございます。
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