企業向け研修
本講義では、予測や分類を行う教師あり学習について学びます。教師あり学習は、迷惑メールの判別、解約の予測、商品の売り上げ予測、画像の分類など、マーケティング、金融業、製造業を含む幅広い領域で活用されています。
座学では、AIや機械学習の中での教師あり学習の位置づけや、教師あり学習で実現できること、教師あり学習のステップを学びます。続いて、実務によく用いられる手法を7つを紹介します。できる限り数式を使わずに、各手法の特徴や利点を概念から解説します。また、手法の特徴や利点を理解することで、実問題に応じて適した手法を使い分けることを目指します。
ハンズオンでは、教師あり学習の各ステップ、および7つの手法についてPythonでのプログラミングをおこない、予測と分類を実施します。
企業において期待できる効果 |
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受講者の想定 |
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受講者が得られる知識・スキル |
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カリキュラム |
【想定時間】座学(イントロ部分):2.5時間、座学(手法部分):2.0時間、演習(notebook):3.0時間 |
難易度が高くてもきちんとご理解いただける講座内容で、講師満足度も充実!
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受講企業毎にアンケート項目が異なる場合や、未回答などがあり、回答件数が異なっています。
※2021年4月時点