データをどうそろえるかという点から実際にどう機械学習にまで展開するかまでについて

実例・ハンズオンを踏まえながら詳解！

次世代「機械学習」の基礎と応用

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

ここ数年のAIブームで機械学習のハードルが下がり、誰でも機械学習は利用できるようになりました。一方で、機械学習において、もっとも重要な点が、機械学習ができるデータが揃っていることであり、多くの企業・組織が現状不十分であると認識しています。本セミナーでは、こうしたデータをどうそろえるかという点から実際にどう機械学習にまで展開するかまでについて実例・ハンズオンを踏まえながら実施します。

◆　得られる知識

機械学習の具体的な手法ならびに機械学習に必要なデータの捉え方

◆　対象

これから機械学習を導入する方、データサイエンティストを育成される方

担当講師

未定

セミナープログラム（予定）

1．次世代機械学習について
1-1 機械学習とは
1-2 これまでの機械学習
1-3 これからの機械学習
1-4 データの前処理とは
1-5 特徴量の抽出
1-6数値・テキスト・画像データの特徴量抽出
1-7機械学習アルゴリズム

2．数値データの取扱い
2-1　カウントデータ
2-2　連続・離散
2-3　外れ値除去
2-4対数変換
2-5正規分布と正規化

3．テキストデータの取扱い
3-1 テキストデータと特徴量
3-2 BoW
3-3 ｎグラム
3-4 出現頻度による特徴量の抽出
3-5　TF-IDF

4．クラスタリングによるデータのスリム化
4-1　クラスタリング分析
4-2　k平均法

5．次元削減によるデータのスリム化
5-1　次元削減と機械学習
5-2　主成分分析とは？
5-3　主成分分析による次元削減
5-4　主成分分析のケーススタディ

6．画像データの取扱い
6-1　画像データとは
6-2　畳み込みニューラルネットワーク
6-3　学習済モデル
6-4　転移学習

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

LIVE配信のご案内

こちらをご参照ください

備考

資料付

お申し込み方法

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