SEMINAR

非エンジニアのための機械学習入門講座(教師あり学習)

2021年3月2日

機械学習の1つである教師あり学習について、AI・分析プロジェクトにおいて抑えるべきポイントを中心に説明します。本講座では、教師あり学習の手法のうち、主にビジネスに活用しやすい決定木・ランダムフォレストを扱います。また、機械学習のプロジェクトで必須となるデータの前処理、基礎集計、データ分割などのステップについて、実案件での実施例や失敗経験などを交えながら現役データサイエンティストが解説します。講義形式で概要・理論を学んでいただいた後、演習として「顧客の要望とサンプルデータに基づいた分析の設計」を体験していただきます。

※本講座ではPythonによる実装は行いません。Pythonでの実装まで含めた機械学習の講座を希望する方は「ビジネスで使える機械学習入門講座(教師あり学習)」へお申込みください。

実施概要
開講日 2021年3月2日(火)9時00分~18時00分
申込締切 2021年2月22日(月)17時00分 締切
入金締切 2021年2月26日(金)15時00分 締切
定員 15名
受講対象者
  • AI・データ分析のプロジェクトにリーダー・マネージャーとして参画予定の方
  • AI・データ分析のプロジェクトを企画される方
  • 機械学習をビジネスに活用したいと考えている方
  • 機械学習(教師あり学習)の理論について学びたい方
  • 機械学習のモデル構築までの一連の工程を理解したい方
本講座のゴール
  • モデル作成・予測までの一連の流れが理解できる
  • 機械学習(決定木・ランダムフォレスト)の理論概要が理解できる
受講費用 88,000円(税込)/ 1名
利用環境
  • Zoom ※弊社よりログイン情報をお送りいたします。
  • Microsoft Office (Excel、Powerpoint)
準備いただくもの
  • PC
  • Webカメラ、マイク、スピーカー※PC備え付けのもの可
  • インターネット環境
申込フォーム 申込受付は終了いたしました。たくさんのお申し込み、誠にありがとうございました。

  • 申込締切は、講座開始日の5営業日前を予定しています。
  • 事業が競合する企業様からのお申し込みは、お断りする場合がございます。予めご了承くださいませ。
  • お申し込みが多数があった際は、受付できないことがございます。お申し込み後事務局よりご連絡いたします。
  • 講義中は、受講者の皆さまの理解度を確認するため、カメラをできる限り、ONにしていただけますと幸いです。

プログラム ※プログラムは予告なく変更になる場合がございます。ご了承ください。
2021年3月2日(火)
9時00分~18時00分
  • 教師あり学習入門
  • 本講座の受講によりできるようになる処理、分析
  • 機械学習とは
    * 機械学習の定義
    * AIと機械学習の関係性
    * 通常のシステムと機械学習システムの違い
  • 機械学習の分類
    * 教師あり学習
    * 教師なし学習
    * 強化学習
  • 教師あり学習の考え方
    * 説明変数と目的変数
    * 教師あり学習を実現する条件
  • 教師あり学習のステップ
    * 課題の整理、入出力・評価指標の設計
    * データの収集
    * データ前処理
    * 基礎集計
    * 特徴量抽出・変数選択
    * データの分割
    * モデル選択
    * ハイパーパラメータチューニング
    * 学習(訓練)
    * 予測・評価
  • 教師あり学習入門~手法編~
  • 教師あり学習手法の歴史的変遷
  • 手法概要
    * 決定木
    * ランダムフォレスト
  • 演習
    * 演習の説明
    * 演習の実施(各自)
    * 解説
  • まとめ

本講座に関するお問い合わせ先
株式会社ALBERT 「データサイエンティスト育成支援公開講座」事務局
Email: dst_open@albert2005.co.jp

更新日:2021/02/22

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