【中止】機械学習、ディープラーニングにおけるデータ前処理と予測精度向上のポイント

セミナー趣旨

この講演では、機械学習、ディープラーニングの基本的な考え方から実践までを、２日間のコースで学びます。理論と同時に、実際のデータを活用した演習で理解を深めます。また、データの前処理に焦点をあて、データの工夫により精度を高める方法を学びます。Windows10(64bit)パソコンをお持ちいただければ、機械学習、ディープラーニングを実践可能な環境の構築から、画像分類、異常検知などを試すことができます。自社の業務に機械学習、ディープラーニングを活用したい方に最適な講座です。

セミナープログラム

◆7月16日（木）13:00-17:00
１．機械学習とは
　　1.1 定義
　　1.2 機械学習の種類
　　1.3 ディープラーニングの種類
　　　　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
　　1.4 統計との関係

２．データの扱い
　　2.1 データの定義
　　2.2 現場で起こっていること
　　2.3 データの特性を把握する
　　　　①画像を数値情報へ変換する
　　　　②言語を数値情報へ変換する
　　　　③音を数値情報へ変換する

３．機械学習の精度を上げる
　　3.1 必要となる精度
　　3.2 データと手法、どちらを工夫するか？

４．データ前処理
　　4.1 抜け、異常値への対応
　　4.2 量を調整する（増やす/減らす）
　　4.3 次元を削減する
　　4.4 特徴を強調する

５．環境構築
　　5.1 必要なソフトウエア
　　5.2 Pythonの設定（Windows10端末の例）

◆7月17日（金）10:00-17:00
６．サンプルデータの説明
　　6.1 デモで使用するサンプルデータの説明

７．画像
　　7.1 画像収集方法
　　7.2 画像に対する前処理
　　7.3 画像の分類
　　　　①前処理による精度の差
　　　　②手法（CNNの有無）により精度の差
　　7.4 CNNとは

８．音
　　8.1 音の収集方法
　　8.2 音に対する前処理
　　8.3 音の分類
　　　　①前処理による精度の差
　　　　②手法（RNNの有無）により精度の差
　　8.4 RNN（LSTM）とは

９．異常検知(音、画像)
　　9.1 オートエンコーダーを使用した異常検知
　　　　①前処理による精度の差
　　9.2 オートエンコーダーとは

１０．まとめ

セミナー講師

(株)ネクステージ AIアナリスト 太田 桂吾 氏

セミナー受講料

1名につき70，000円（消費税抜き、昼食（17日のみ）・資料付）　
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき65，000円（税抜）〕