知っておきたい機械学習を用いたデータ分析の正しい進め方【提携セミナー】
おすすめのセミナー情報
| 開催日時 | 2022/7/25（月）13:00～16:30 |
|---|---|
| 担当講師 | 鴨志田 亮太 氏 |
| 開催場所 | Live配信セミナー(会社・自宅にいながら受講可能) |
| 定員 | - |
| 受講費 | 通常申込：44,000円 E-Mail案内登録価格： 41,800円 |
知っておきたい機械学習を用いた
データ分析の正しい進め方
≪データの収集と前処理、機械学習の概要／
利用時の注意点、分析結果の評価技術、ビジネスへの応用≫
【提携セミナー】
主催：サイエンス＆テクノロジー株式会社
正しい手順で機械学習を用いたデータ分析を行えていますか？
分析結果を正しく評価できていますか？
データ分析を行う上で知っておきたいデータの取り扱いから実務に生かすためのポイントまで解説！
正しいやり方・手順を学び、自分自身で正しくデータ分析、分析結果の評価が出来るようになりましょう
セミナー趣旨
機械学習・ディープラーニング・人工知能（AI）技術が注目され、データ分析を実務に活用したいと考える方が急増しています。オープンソースの機械学習ツールが充実してきたことで、高度なアルゴリズムを利用した分析を容易に行うことができるようになりました。
しかし、正しい分析の手順・正しいデータの取扱い方が分からなければ、ツールを正しく使いこなすことはできません。分析の手順・結果の見方が間違っていると、質の高い分析結果を得ることができないばかりでなく、誤った分析結果に基づき誤った判断を下してしまう恐れもあります。
本セミナーでは、データ分析の正しいやり方・手順を学び、自分自身で正しくデータ分析を行えるようになること、データ分析結果を正しく評価できるようになることを目指します。
担当講師
(株)日立製作所 研究開発グループ 知能情報研究部 主任研究員 鴨志田 亮太 氏
【専門】機械学習・最適化技術を利用したシステムの研究開発／データ分析プロセス習熟サポートに関する研究
セミナープログラム（予定）
1．データの前処理・扱い方
1.1 分析に適したデータ形式
1.2 特徴量（説明変数）の分類
1.3 カテゴリ変数の扱い方
1.4 欠損値の扱い方
1.5 データの正しい可視化方法
1.6 データ収集時・前処理時の注意点
2．機械学習の基本と利用時の注意点
2.1 機械学習とは
2.2 代表的なアルゴリズムとその分類
2.3 機械学習アルゴリズム利用時の注意点
2.4 ディープラーニングとその使いどころ
3．分析結果の評価法
3.1 回帰モデルの評価基準
3.2 分類（識別）モデルの評価基準
3.3 精度以外の評価基準とその重要性
4．機械学習によるデータ分析のすすめ方
4.1 パラメータ調整の必要性とその方法
4.2 過学習についてとその対策
4.3 性能向上のために何をするべきか
5．ビジネスへの適用について
5.1 ビジネスへの適用事例
5.2 ビジネス適用時の課題
□ 質疑応答 □
公開セミナーの次回開催予定
開催日
2022/7/25（月）13:00～16:30
開催場所
Live配信セミナー(会社・自宅にいながら受講可能)
受講料
一般受講：本体40,000円＋税4,000円
E-Mail案内登録価格：本体38,000円＋税3,800円
E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
2名で44,000円 (2名ともE-Mail案内登録必須／１名あたり定価半額の22,000円)
【テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
1名申込みの場合：受講料( 定価：35,200円／E-Mail案内登録価格 33,440円 )
定価：本体32,000円＋税3,200円
E-Mail案内登録価格：本体30,400円＋税3,040円
※１名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
※※お申込みフォームのメッセージ欄に【テレワーク応援キャンペーン希望】とご記載ください。
※他の割引は併用できません。
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配布資料
製本テキスト(開催前日着までを目安に発送)
※セミナー資料はお申し込み時のご住所へ発送させていただきます。
※開催日の４～５日前に発送します。
開催前日の営業日の夕方までに届かない場合はお知らせください。
※開催まで4営業日～前日にお申込みの場合、セミナー資料の到着が、
開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
備考
※資料付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。
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。
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