時系列データ分析の基礎と実践【提携セミナー】

データ解析

時系列データ分析の基礎と実践【提携セミナー】

このセミナーは終了しました。次回の開催は未定です。

開催日時 2021/6/22(火)10:00~17:00
担当講師

太田 桂吾 氏

開催場所

【Zoomを使ったLIVE配信セミナー】

定員 -
受講費 非会員: 55,000円 (本体価格:50,000円)
会員: 33,000円 (本体価格:30,000円)

☆とにかく実践で使えることを第一に考えた講座です!

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!

時系列データ分析の基礎と実践

【提携セミナー】

主催:株式会社R&D支援センター

 


 

◆セミナー趣旨

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。

 

◆習得できる知識

時系列データ分析を用いた課題解決のヒントが習得できる
時系列データ分析のプログラムの動作を確認できる

 

 

 

担当講師

(株)ネクステージ 開発部 AIアナリスト 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~対象物を数値情報へ変換する~
1-1 次元とベクトル
1-2 画像を数値情報へ変換する
1-3 言語を数値情報へ変換する
1-4 音を数値情報へ変換する
1-5 状態を数値情報へ変換する

 

2.機械学習の基礎と実践
2-1 機械学習の基本
(1)データがモデルをつくる
2-2 学習の種類
(1)教師あり学習の基本
(2)教師なし学習の基本
(3)強化学習の基本
2-3 結果の分類
(1)回帰
(2)クラス分類

 

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?
(1)ディープニューラルネットワークとは
(2)把握すべきディープニューラルネットワークの特性
3-2 ディープラーニングを分類し、その特徴を把握する
(1)畳み込みニューラルネットワーク CNN
(2)再帰型ニューラルネットワーク RNN
(3)強化学習 (Deep Q-learning)

 

4.時系列データ処理の基本
4-1 時系列データの定義
4-2 データの特性を確認する
(1)時間軸/場所の考慮
(2)データを発生させるもの
4-3 データの前処理
(1)共通前処理
・回帰問題に対応するためのデータ処理
・正規化
・ワンホットベクトル
4-4 データのグラフ化
(1)目視確認することの重要性
(2)具体的手法
4-5 自己相関と変動
(1)自己相関
(2)変動
(3)実際のデータで確認
4-6 ARIMAモデル
(1)ARIMAモデル(自己回帰和分移動平均モデル)
(2)SARIMAモデル
(3)実際のデータで確認
4-7 DNN(RNN)モデル
(1)RNNモデル
(2)LSTMモデル
(3)実際のデータで確認

 

 

5.このセミナーだけで終わらせないために

 

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2021年06月22日(火) 10:00~17:00

 

開催場所

【WEB限定セミナー】※在宅、会社にいながらセミナーを受けられます

 

受講料

非会員: 55,000円 (本体価格:50,000円)
会員: 33,000円 (本体価格:30,000円)
学生: 55,000円 (本体価格:50,000円)

 

※会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円(税込)から
★1名で申込の場合、33,000円(税込)へ割引になります。
★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円(2人目無料)です。

 

※セミナー主催者の会員登録をご希望の方は、申込みフォームのメッセージ本文欄に「R&D支援センター会員登録希望」と記載してください。ご登録いただくと、今回のお申込みから会員受講料が適用されます。

 

※R&D支援センターの会員登録とは?
ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。

 

LIVE配信のご案内

こちらをご参照ください

 

備考

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
ご自宅への送付を希望の方はコメント欄にご住所などをご記入ください。
無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

 

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。

 

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