以下の類似セミナーへのお申込みをご検討ください。
■AI活用人材育成講座■『機械学習(ディープラーニング)の基礎・活用・実践<全3回>』
小規模データに対する機械学習の効果的適用法
ベイズ統計から学ぶ統計的機械学習
Pythonではじめる機械学習入門講座
機械学習を用いた画像認識技術の基礎とその応用
機械学習によるデータ分析の基礎知識と勘所
AIプログラミングができない要素技術者自身で開発できる人工知能技術 ~深層学習とMTシステムの基礎・学習データ最小化・開発実務応用入門~【AI構築デモ付き(希望者にAI構築・計算方法Excel資料提供)】
■AI活用人材育成講座<第1回>■『Python基礎と機械学習基礎』
【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
開催日 |
13:00 ~ 17:00 締めきりました |
---|---|
主催者 | 株式会社 技術情報協会 |
キーワード | 機械学習・ディープラーニング AI(人工知能) 情報技術 |
開催エリア | 東京都 |
開催場所 | [東京・五反田]技術情報協会8Fセミナールーム |
画像、言語、音を数値変換するポイント等、
データの収集から加工まで実践力が身につきます!
データ抜けや異常値への対応、データ量の調整、次元の削減、特徴の強調…
日時:
2020年7月16日(水)13:00~17:00
17日(木)10:00~17:00
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)〕
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