機械学習を用いたデータ分析入門【提携セミナー】

データサイエンティスト

機械学習を用いたデータ分析入門【提携セミナー】

このセミナーは終了しました。次回の開催は未定です。

開催日時 2021/5/31(月)10:30-16:30
担当講師

青木 義充 氏

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

定員 -
受講費 【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:47,300円
【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:52,800円

《データサイエンティスト養成講座》

機械学習を用いたデータ分析入門

 

【提携セミナー】

主催:株式会社情報機構

 


 

データを用いて二者択一の判断をすることを考えましょう.すでに得られているデータ,または過去の事例から判断の枠組みを構築し,今後の業務に活かすために(統計的)機械学習が用いられます.機械学習によって得られた判断枠組みは人工知能(AI)として利用されています.さて,AIを用いて新たに与えられたデータから何らかの判断を下した際に,「なぜそのような判断になったのか?」と気になることはないでしょうか.AIの判断だからと単純に受け容れてもよいのでしょうか.AIに判断させた結果に対する責任をAIに負わせることはできませんので,AIを利用した人間が負わざるをえません.2019年のG20でのAI原則における「信頼できるAIのための責任あるスチュワードシップ」でも,「透明性及び説明可能性」,「アカウンタビリティ」が明記された通り,説明可能なAIは社会的に要請されています.本講演では,説明可能なAIを開発するための手法としての機械学習とその結果の評価法について学びます.具体的には,企業の信用力を診断する問題を用いて,判断枠組みの構築だけでなく,性能を評価するうえでの注意点を学ぶことで,机上の理論だけでなく実社会への応用力を身に着けることを目的としています.

 

参考図書:
書名:イメージでつかむ機械学習入門 ~豊富なグラフ,シンプルな数学,Rで理解する~
著者:横内大介,青木義充,
出版社:技術評論社
出版年:2017

 

本セミナーは、データサイエンティスト養成講座(3回シリーズ)の第3回になります。

 

◆ 受講後、習得できること 

・当たり外れなどの二者択一の課題を定量的に解決するための考え方
・統計的機械学習の手法の利用法
・得られた結果を評価するための判断枠組み

 

◆ 受講対象
・機械学習の手法を学びたい方(初心者でも問題ありません)
・自らは主たる解析者ではないが,結果を評価する立場の方
※社会人だけでなく学生の方でも構いません

 

 

担当講師

株式会社フィンデクス 代表取締役 博士(学術) 青木 義充氏

 

セミナープログラム(予定)

1.はじめに
1.1 AIとその開発法について
1.2. AIのレベルと教師有り分類問題について
1.3 企業の信用力診断を実現するための課題設定法

 

2. 教師有り分類問題を解くための手法の基礎
2.1線形モデルの限界
a. 線形回帰モデルを用いた解析法
b. 解析結果とその問題点
2.2ロジスティック回帰モデルによる解析
a. 確率構造を利用した分類問題の解き方
b. ロジスティック回帰モデルの利用と結果の読み解き方
2.3 ニューラルネットワークによる解析
a. ニューラルネットワークの基礎理論
b. 分類問題を扱うためのニューラルネットワークと結果の読み解き方

 

3.性能評価と手法の比較
3.1 評価する立場に応じた評価基準の違い
3.2 モデルを用いた予測とその性能評価

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2021年5月31日(月) 10:30-16:30

 

開催場所

【Live受講】 Live配信セミナー(リアルタイム配信) ※会社・自宅にいながら学習可能です※

 

オンライン配信のご案内

★ Zoomによるオンライン配信

★ 見逃し視聴

 

については、こちらをご参照ください

 

受講料

*全3回申込の方へ(不測の事態により、全回開催出来ない場合、以下規定に基づき、返金致します。)
全3回中、2回未満の実施の場合: 70%返金
全3回中、3回未満の実施の場合: 40%返金

 

【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】

47,300円(税込、資料付) *1社2名以上同時申込の場合、36,300円

 

【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】

52,800円(税込、資料付) *1社2名以上同時申込の場合、41,800円

 

*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引

 

配布資料

  • 配布資料は、印刷物を郵送で送付致します。
    お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
    お申込みは4営業日前までを推奨します。
    それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、
    テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。

 

備考

  • 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
    (全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
  • 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
  • ご受講前に必ず本ページ内の「ライブ配信」の詳細を確認下さい。

 

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。

★【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】、【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】のいずれかから、ご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。

 

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