本セミナーでは、自らGoogle Colab環境上でサンプルコードを実行することで，

実践に応用可能な前処理技術を習得してもらうことを目的としています。

Pythonを用いた機械学習のための

データの前処理

≪表形式データ，テキスト，画像，音声の前処理≫

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

人工知能やデータサイエンス分野の発展に伴い，機械学習の技術が専門技術を持 たないユーザにまで浸透してきている。

しかし，いまだにデータは蓄積しているのに活用法がわからない，そもそもデータの収集や整理の方法が分からないので分析しようがない，といっ た声も多く聞かれる。

本セミナーでは，人工知能やデータサイエンスにおいて欠かせない機械学習のた めのデータの前処理技術についてレクチャー，実演をし，自らGoogle Colab環境上でサンプルコードを実行するこ とで，実践に応用可能な前処理技術を習得してもらうことを目的としている。

数値やカテゴリカルな情報が表形式でまとまっているようなデータに対しての機械学習モデルによる予測や分析，データの準備，精度改善のための前処理技術 や自然言語で書かれたテキストデータの前処理，画像データや音声データに対する前処理の技術についても紹介し，実際 に色々な場面ですぐに応用可能なサンプルを使ってできるだけわかりやすく解説する。

◆◆受講対象者

• Pythonを学び始めた方（基本的なプログラミングは既に習得していることが望ましい）で，データ分析をしてみたい方
• 手元に大量のデータがあり，機械学習を使って分析してみたい方
• Pythonによるプログラミング経験があり，人工知能やデータサイエンスに興味があるが，
  何から始めたらよいのかわからない方
• 人工知能の最新技術に興味があり，いずれ勉強したいと思っているが，
  まずは実践で使える基礎的なテクニックを身に付けたいという方
• AIを使用した開発業務に携わっている方で，中身について良く知らずに利用していて，
  理解を深めて，システムの性能を向上させてみたいという方
• 自然言語を利用したテキスト分類や，Web上の画像データなどを対象に，
  リコメンドシステムやWeb検索システムを開発したいと思っている方
• 医療系の文書解析や，精神科のカルテ分析などに携わっている方

◆必要な予備知識など

プログラミング経験は必須です。
PythonやGoogle Colab（Jupyter Notebookでも可）を少しでも触ったことがある と理解がしやすいと思います。

担当講師

徳島大学 大学院社会産業理工学研究部　准教授 博士（工学）　松本 和幸 先生

セミナープログラム（予定）

１．はじめに
1）AI・機械学習の前処理とは
2）Google Colabの準備

２．便利なライブラリ，機械学習ツールの紹介
1）Numpy, pandas
2) scikit-learn
3) matplotlib
4) tensorflow, Keras

３．基本的な前処理（その１）
1) 標準化と正規化
2) ビニング
3）外れ値の検出，除去
4) 欠損値の検出と補完

４．基本的な前処理（その２）
1）特徴選択手法～フィルタ法 (ANOVA, カイ二乗検定，相互情報量)
2) 特徴選択手法～ラッパ法（SVM-RFE, Boruta）
3) 特徴選択手法～正則化(リッジ回帰，LASSO回帰，ElasticNet回帰)
4) 線形次元削減～PCA, NMF
5) 非線形次元削減～t-SNE, UMAP

５．高度な前処理
1）カテゴリカルデータから数値データへの変換
2）不均衡データに対するリサンプリング～アンダーサンプリング
3) 不均衡データに対するリサンプリング～オーバーサンプリング
4）時系列データに対する前処理

６．テキストデータに対する前処理
1）分かち書きと形態素解析
2) LDAによるトピック分析
3）ニューラルネットワークによる文書分類(CNN，その他)

７．画像，音声・音楽データに対する前処理
1）畳み込みニューラルネットワーク
2）データ拡張
3）ファインチューニング
4）音声・音楽データの前処理

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2022年9月9日（金）　10:30-16:30

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名47,300円(税込、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名52,800円(税込、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

●録音・録画行為は固くお断り致します。

オンライン配信のご案内

★　Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

備考

配布資料・講師への質問等について
●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。）

●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

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