Pythonによる機械学習の基礎とポイント【提携セミナー】

Python_機械学習の基礎

Pythonによる機械学習の基礎とポイント【提携セミナー】

開催日時 未定
担当講師

嵜山 陽二郎 氏

開催場所 未定
定員 -
受講費 未定

☆初めて学ぶ方にも安心してご参加頂けるように、基礎のキソから解説致します。
☆インストール方法・教師あり学習(分類と回帰)・教師なし学習(次元圧縮とクラスタリング)・深層学習!
☆ご希望により、すぐに実践できるソースコードも配布致します!

※事前に必要な準備等はございません。

 

Pythonによる機械学習の基礎とポイント

 

【提携セミナー】

主催:株式会社情報機構

 


 

Pythonは現在流行のプログラミング言語で、これをマスターするだけでも仕事に困らないと言われています。また、オフィスワーク、医療、金融と様々な分野で活用されており、エンジニアを目指す方以外にも勉強しておいて必ず役に立つツールです。さらに、病態の予測や株式の予測のような複雑な予測は、機械学習によりある程度可能になってきております。

 

本講座では、先ずPythonの基礎を学びます。初めての方でも、インストール方法含めわかりやすく解説します。次いで、機械学習における教師あり学習(分類問題と回帰問題)および教師なし学習(次元圧縮およびクラスター解析)についてExcelおよびPythonを使ってわかりやすく紹介します。ソースコードもご希望により配布しますので、すぐに実践することが可能です。是非この機会に講座への参加をお待ちしております。

 

◆ 受講後、習得できること

・Pythonの基礎
・機械学習・教師あり学習(分類)
・機械学習・教師あり学習(回帰)
・機械学習・教師なし学習(次元圧縮、クラスタリング)
・深層学習の基礎

 

◆ 講演中のキーワード

・Python
・Jupyter Notebook
・機械学習
・分類と回帰
・深層学習

 

担当講師

株式会社メドインフォ
代表取締役 医学博士
嵜山陽二郎 氏

 

セミナープログラム(予定)

1. 機械学習の基礎知識
(1)機械学習とは
(2)Pythonと機械学習
(3)環境構築
a. OSとフレームワーク
b. CPUとGPU
c. NumPy
d. matplotlib
e. scikit-learn
f. Jupiter
g. Anacondaのインストール
h. Pythonの実行

 

2. 分類問題
(1)分類問題とは
a. 学習テストとテストセット
b. ホールドアウトと交差検証
c. k-分割交差検証
d. 正答率・適合率・再現率・F値・ROC曲線下面積
(2)いろいろな分類器
a. 決定木
b. Random Forest
c. AdaBoost
d. Naive Bayes
e. サポートベクターマシン(SVM)
f. 薬物動態データでの適用事例

 

3. 回帰問題
(1)回帰問題の基礎
a. 最小二乗法
b. 線形単回帰
c. 線形重回帰

 

4. 次元圧縮
(1)次元の呪い
a. 過学習
b. 情報量規準
(2)次元圧縮
a. 主成分分析
b. 主成分得点・固有値・因子負荷量

 

5. クラスタリング
(1)階層的クラスタリング手法
a. Excelによる最短距離法
b. Excelによるウォード法
(2)非階層的クラスタリング手法
a. k-means法
b. 自己組織化マップ
c. scikit-learnを用いたデータのクラスタリング

 

6. 深層学習
(1)機械学習から発展した深層学習
a. 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
b. 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
c. 物体検出

 

7. おわりに

 

<質疑応答>

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

 

開催場所

未定

 

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

未定

 

配布資料

  • 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
    (開催1週前~前日までには送付致します)。
    *準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
    (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

 

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。

 

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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