Pythonによる時系列データ分析とその活用【提携セミナー】
おすすめのセミナー情報
| 開催日時 | 2024/4/10（水）10:30~16:30 |
|---|---|
| 担当講師 | 太田 桂吾 氏 |
| 開催場所 | Zoomによるオンライン受講 |
| 定員 | 30名 |
| 受講費 | 55,000円(税込) |
★データ分析の未経験者方、データ分析作業を始めたい方、大歓迎！！
★機械学習・ディープラーニングの基礎から異常検知や売上予測への応用まで
とにかく“実践”で使えることを第一にポイントを詳解します！！
Pythonによる時系列データ分析とその活用
【提携セミナー】
主催：株式会社技術情報協会
講座内容
講師は、専門の研究者ではなく、システム開発者なので、とにかく実践で使えることを第一に考えています。前半で、機械学習・ディープラーニングを概観・整理します。データ分析の未経験者でもわかるように可能な限り数式を排して説明します。後半は、時系列データの分析手法を概観し、実践のポイントを解説します。また、処理の違いにより、結果に対してどの程度の際が生まれるか、を実験、説明します。時系列のデータ分析作業を始めたいと思われている方に最適です。本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。
習得できる知識
機械学習の基礎と実践、学習、結果の分類、ディープラーニングの基礎と実践、時系列データ処理の基本、異常検知への応用など
担当講師
(株)LINK.A 代表取締役 太田 桂吾 氏
セミナープログラム（予定）
1.機械学習／ディープラーニングの数理・確率論
1-1.統計の基本
1-2.統計と機械学習
2.機械学習の基礎と実践
2-1.機械学習の基本
2-2.学習の種類
2-3.結果の分類
3.ディープラーニングの基礎と実践
3-1.機械学習とディープラーニングの違いは？
3-2.ディープラーニングを分類し、その特徴を把握する
4.時系列データ処理（ARIMAモデルを使ってみる）
4-1.時系列データの定義
4-2.データの特性を確認する
4-3.データの前処理
4-4.データのグラフ化
5.ARIMAモデルを使ってみる
5-1.自己相関と変動
5-2.ARIMAモデル
5-3.サンプルデータを使用した実行（売上予測）
6.深層学習モデルを使ってみる
6-1.深層学習モデルと時系列データ
6-2.サンプルデータを使用した実行（売上予測の高度化）
7.異常検知への応用
7-1.異常検知の基本
7-2.AutoEncoder
7-3.RNN＋AutoEncoder
7-4.サンプルプログラムで異常検知を実施
8.パラメータ推定
8-1.optunaを利用したパラメータ自動推定
9.このセミナーだけで終わらせないために
【質疑応答】
公開セミナーの次回開催予定
開催日
2024/4/10（水）10:30~16:30
開催場所
Zoomによるオンライン受講
受講料
1名につき55,000円(消費税込･資料付き)
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円(税込)〕
備考
資料は事前に紙で郵送いたします。
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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