初心者向けセミナーです 【中止】Pythonによる機械学習の基礎とポイント<Zoomによるオンラインセミナー>

Pythonを初めて学ぶ方にも安心してご参加頂けるように、
機械学習とPythonの基礎のキソから解説!

インストール方法・教師あり学習(分類と回帰)・教師なし学習(次元圧縮とクラスタリング)・深層学習!

ご希望により、すぐに実践できるソースコードも配布致します!
※事前に必要な準備等はございません。

セミナー趣旨

 Pythonは現在流行のプログラミング言語で、これをマスターするだけでも仕事に困らないと言われています。また、オフィスワーク、医療、金融と様々な分野で活用されており、エンジニアを目指す方以外にも勉強しておいて必ず役に立つツールです。さらに、病態の予測や株式の予測のような複雑な予測は、機械学習によりある程度可能になってきております。
 本講座では、先ずPythonの基礎を学びます。初めての方でも、インストール方法含めわかりやすく解説します。次いで、機械学習における教師あり学習(分類問題と回帰問題)および教師なし学習(次元圧縮およびクラスター解析)についてExcelおよびPythonを使ってわかりやすく紹介します。ソースコードもご希望により配布しますので、すぐに実践することが可能です。是非この機会に講座への参加をお待ちしております。

習得できる知識

  • Pythonの基礎
  • 機械学習・教師あり学習(分類)
  • 機械学習・教師あり学習(回帰)
  • 機械学習・教師なし学習(次元圧縮、クラスタリング)
  • 深層学習の基礎

セミナープログラム

  1. 機械学習の基礎知識
    1. 機械学習とは
    2. Pythonと機械学習
    3. 環境構築
      a. OSとフレームワーク
      b. CPUとGPU
      c. NumPy
      d. matplotlib
      e. scikit-learn
      f. Jupiter
      g. Anacondaのインストール
      h. Pythonの実行
  2. 分類問題
    1. 分類問題とは
      a. 学習テストとテストセット
      b. ホールドアウトと交差検証
      c. k-分割交差検証
      d. 正答率・適合率・再現率・F値・ROC曲線下面積
    2. いろいろな分類器
      a. 決定木
      b. Random Forest
      c. AdaBoost
      d. Naive Bayes
      e. サポートベクターマシン(SVM)
      f. 薬物動態データでの適用事例
  3. 回帰問題
    1. 回帰問題の基礎
      a. 最小二乗法
      b. 線形単回帰
      c. 線形重回帰
  4. 次元圧縮
    1. 次元の呪い
      a. 過学習
      b. 情報量規準
    2. 次元圧縮
      a. 主成分分析
      b. 主成分得点・固有値・因子負荷量
  5. クラスタリング
    1. 階層的クラスタリング手法
      a. Excelによる最短距離法
      b. Excelによるウォード法
    2. 非階層的クラスタリング手法
      a. k-means法
      b. 自己組織化マップ
      c. scikit-learnを用いたデータのクラスタリング
  6. 深層学習
    1. 機械学習から発展した深層学習
      a. 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
      b. 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
      c. 物体検出
  7. おわりに

<質疑応答>


キーワード:
・Python
・Jupyter Notebook
・機械学習
・分類と回帰
・深層学習

セミナー講師

株式会社メドインフォ
代表取締役 医学博士
嵜山陽二郎 先生

■経歴
1993    東京大学医学系研究科博士課程 終了
1993-2014  製薬企業にて統計解析実務および社員教育に従事
2015-    株式会社メドインフォ設立 代表取締役
■専門および得意な分野・研究
医療統計学
医療経済学
臨床研究・疫学研究

セミナー受講料

【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】1名52,800円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。

受講について

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

配布資料・講師への質問等について

  • 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
    (開催1週前~前日までには送付致します)。

    ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
    (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)
  • 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
    (全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
  • 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、
    無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

下記ご確認の上、お申込み下さい

  • PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
  • ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
    各ご利用ツール別の動作確認の上、お申し込み下さい。
  • 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。

Zoomを使用したオンラインセミナーとなります

  • ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
    お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
    確認はこちら
    ※Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
  • Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
    ※一部のブラウザは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります。
     必ずテストサイトからチェック下さい。
     対応ブラウザーについて(公式) ;
     「コンピューターのオーディオに参加」に対応してないものは音声が聞こえません。

申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です

  • 開催5営業日以内に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
  • 視聴可能期間は配信開始から1週間です。
    セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
    尚、閲覧用のURLはメールにてご連絡致します。
    ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
    (見逃し視聴有り)の方の受講料は(見逃し視聴無し)の受講料に準じますので、ご了承下さい。
    こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」

※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時


10:30

受講料

47,300円(税込)/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込、コンビニ払い

開催場所

全国

主催者

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

※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時


10:30

受講料

47,300円(税込)/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込、コンビニ払い

開催場所

全国

主催者

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

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