★データ分析を初めて実施したい方に向け、多変量解析・機械学習をわかりやすく説明！

★膨大な情報の中から、いかに有用な法則性を導くか？　ノウハウを学ぶ！

医療ビッグデータを用いた

データマイニング・データモデリング超入門

《「R」「Python」の使い方、各分析手法の理解と性能評価（クラスタ分析・主成分分析etc）》

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

医療分野において、大量のデータを扱う機会が増え、多変量解析や機械学習を用いてデータ分析を実施することが多くなってきた。データ分析は、統計や機械学習を駆使して、実施する。データ分析は、データマイニングとデータモデリングに分類できる。データマイニングは有用な知識の発見に、データモデリングは知識の中に潜む法則の発見に用いられる。

本講演では、データ分析を初めて実施したい人に 向けて、医療ビッグデータを用いたデータ分析についてデータマイニングとデータモデリングを中心に紹介する。

習得できる知識

• 統計分析ソフト「R」「Python」の使い方
• クラスター分析・主成分分析の手法の理解
• 単回帰分析・重回帰分析の手法の理解
• 深層学習の概念理解と重回帰分析とロジスティック回帰分析の手法の理解
• 各ニューラルネットワークによる数理モデルの理解
• 交差典型を用いた評価モデルの作り方
• ROC曲線を用いた評価モデルの作り方

担当講師

公立諏訪東京理科大学 工学部情報応用工学科 教授　石井 一夫 氏

セミナープログラム（予定）

１．データ分析とは
・データ分析のプロセス
・データ分析の道具としてのRとPython
・データマイニングとデータモデリングについて

２．データマイニング
・データマイニングとは何か
・クラスタ分析
・主成分分析

３．データモデリング
・データモデリングとは何か
・単回帰分析
・重回帰分析とロジスティック回帰分析
・重回帰分析とロジスティック回帰分析を
行うにあたっての注意点
・判別分析
・決定木
・ランダムフォレスト
・サポートベクトルマシン

４．機械学習
・深層学習
・深層学習による
重回帰分析とロジスティック回帰分析
・畳み込みニューラルネットワーク
・回帰型ニューラルネットワークとLSTM
・トランスフォーマーとBERT,ChatGPT

５．データ分析の性能評価
・交差検定
・ROC曲線

６．まとめ

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

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