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ディープラーニングの基礎と実践
全国55,0002024-04-15
【機械学習】を現場で活用するために!
先着20名限定:ノートPCは弊社にて準備致します
講師
フューチャーブリッジパートナーズ(株)
代表取締役 博士(情報理工学) 長橋 賢吾 先生
【講師紹介】
慶應義塾大学環境情報学部卒業。同大学院政策・メディア研究科修了、2005年東京大学大学院情報理工学研究科修了。博士(情報理工学)。英国ケンブリッジ大学コンピュータ研究所訪問研究員を経て、2006年日興シティグループ証券(現、シティグループ証券)にてITサービス・ソフトウェア担当の証券アナリストとして従事したのち2009年3月、フューチャーブリッジパートナーズ(株)設立。コンサルティング業務の傍ら、統計やデータ分析、機械学習をテーマにした、RやPythonによる実演習つきセミナー講師を多数務め、毎回好評を博している。
受講料
1名54,000円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
*1社2名以上同時申込の場合 、1名につき43,200円
*学校法人割引 ;学生、教員のご参加は受講料50%割引。
セミナーに際して
※実習用のノートPCは弊社にて準備致します。
※定員20名に達し次第、申込を締め切らせて頂きます。お申込はお早めに。
■講師より
機械学習と聞いて、ちょっと難しいかしれない、と思われるかもしれません。たしかに、機械学習は数学を基礎にしており、その理論は容易ではありません。しかし、重要なのは理論を習得することではなく、そのエッセンスを理解して、実際のデータ解析の現場で活用することにあります。
そ こで、本講座では、数式を一切使わず、機械学習の現場での活用をモットーにRの演習を通じて機械学習を学習します。
■受講対象者
・機械学習について学びはじめた方
・Rを業務に活用していきたい方
・機械学習を自身の業務に活かしたい方
*初心者・初学者の方を歓迎します。また業種・業界は不問とします。
■受講して得られる知見、情報
・機械学習を行うために必要な数理・統計の基本知識
・Rの基本的な操作方法やコツ
・機械学習を行うイメージ(実習をふまえて)
・機械学習の習得、学習のための指針 など
▽過去の同講師セミナー受講者の声
「機械学習についてのイメージを得るのに最適だと思いました」(研究・開発)
「講師との距離も近く、名刺交換や具体的な質問・ディスカッションができたのがよかった」(データ処理)
「実際に操作できるので、講義だけでは見えにくい部分も分かりました」(マーケティング)
「日ごろ気になっていたことが訊けて大変有意義でした」(材料評価)
「これから自分が何を勉強すればいいのか分かったのが一番の収穫でした。ありがとうございます」(生産管理)
セミナー内容
1.機械学習のための統計基礎(予定時間 10:30-12:00)
高校生程度の数学の復習
平均、分散、相関分析
統計と機械学習の違い
回帰分析
主成分分析
【Rでの演習】
・四則演算
・グラフの描画
・ファイルの読み込み
・平均、分散、相関分析
・天気データに基づく回帰分析
・ビールの趣向アンケートに基づいた主成分分析の方法
2.機械学習の第一歩(予定時間 12:45-14:15)
アソシエーション分析
階層クラスタリング
K平均法
【Rでの演習】
・アソシエーション分析の演習
・Groceriesライブラリを用いて、関連商品購入分析
・arulesパッケージのインストール
・アソシエーションルールの表示
・アソシエーションルールの可視化
コンビニにみるアソシエーション分析の運用
・クラスタリング(樹形図)の演習
・K平均法の演習
3.機械学習(予定時間 14:30-16:20)
カーネル法・サポートベクターマシン
ランダムフォレスト
階層ベイズとMCMC
【Rでの演習】
・カーネルライブラリのインストール
・SPAM学習データの作成
・SPAMテストデータの作成
・サポートベクターマシンによるモデル生成
・生成したモデルによる判別率判断
・交差検定
・ランダムフォレストのパッケージインストール
・学習データ、テストデータの準備
・ランダムフォレストモデルの生成
・生成したモデルによる判別率判断
・RStanを用いた階層ベイズ演習
4.まとめ(予定時間 16:30-17:00)
ディープラーニング・ニューラルネットワーク基礎
<質疑応答・名刺交換・個別相談>
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