【中止】インフォマティクス・機械学習精度向上のためのデータ収集・解析の進め方【Live配信セミナー】

インフォマティクス・機械学習の
大雑把なイメージがつかめる！

「最適な複雑さ」のモデルとは？
汎化性能と過学習防止のポイント
解析からみた、データ収集の要件とは？
データセットの出来が精度を左右する！
適切な結果を得るための必要サンプルサイズの考え方

セミナー講師

(株)メドインフォ　代表取締役　嵜山 陽二郎　氏

セミナー受講料

1名につき 55,000円（税込、資料付）
　〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき49,500円（税込）〕 

受講について

• 本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。
• 下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
  　→ https://zoom.us/test
• 開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
  セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
• Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
  Webブラウザから視聴する場合は、Google Chrome、Firefox、Microsoft Edgeをご利用ください。
• パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。
• セミナー資料はお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
  お申込みが直前の場合には、開催日までに資料の到着が間に合わないことがあります。ご了承ください。
• 当日は講師への質問をすることができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
• 本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、
  録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
• 本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
  複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
• Zoomのグループにパスワードを設定しています。
  部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
  万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

セミナー趣旨

近年、インフォマティクス・機械学習ヘの期待は非常に大きなものになっています。しかし、その大きな期待に応えられるほどの人材・人手が確保できていないというのが現状です。人手不足ということは、インフォマティクス・機械学習を身に付ければ、希少人材になれるということを意味します。本講座がきっかけとなり、一人でも多くの方が、インフォマティクス・機械学習の世界に飛び込み、企業や研究所で活躍されることを願っております。
本講座の位置づけは、先ずは講義を気軽に聞けて、インフォマティクス・機械学習の大雑把なイメージがつかめるようになっているといいなと思っています。そのため、本講座の細かい部分を全部正しく理解しようと頑張る必要はありません。なんとなく機械学習っていうのはこういうもので、こういうアルゴリズムで、こういう特徴があって、こういう風に使えるんだ、というのがイメージできればそれでいいと思っています。

セミナープログラム

【第１部】インフォマティックス・機械学習基礎
1.インフォマティックス・機械学習とは
2.機械学習の使い方（PythonとR）
3.教師あり学習とは（回帰）
4.教師なし学習とは（分類）

【第２部】複雑なモデルの問題
1.最適な複雑さのモデルとは（汎化性能と過学習）
2.次元の呪い
3.変数選択
4.多重共線性

【第３部】最適なモデルをつくるために
1.赤池情報量基準（AIC）
2.クロスバリデーション（交差検証）
3.教師なし学習における次元削減（主成分分析）
4.教師なし学習における類似度と非類似度（クラスター分析）

【第４部】インフォマティックス・機械学習の事例
1.決定木分析とランダムフォレスト法
2.ナイーブベイズ分類法
3.ガウス過程法
4.サポートベクターマシン

【第５部】インフォマティックス・機械学習における注意点
1.データセット作成上のルール
2.最適なサンプルサイズ
3.デザインする上での注意点
4.機械学習の今後の展望

【質疑応答】