機械学習実践コース
- コースコード GKI-0309
- 講座日数 3日間 9:30～17:30
- 事前学習 事前学習として動画の視聴(標準視聴目安時間:495分)
- 対象者１ 機械学習を会社で使う事が決まったがどこから始めればいいのかわからない方
- 対象者２ 概念だけではなく、プログラミングで実問題に対しても実装できる力を付けたい方
- 対象者３ 実データに対してのアプローチを体系的に学びたい方
- 前提条件 IT基礎知識、プログラミング経験があることが望ましい
- 価格 200,000円(税別)
- 実施日程 オンライン 2020年6月22日(月)
- 目的 ・Pythonの基本から、機械学習に必須のライブラリの使用方法を理解し、実装する事ができます。(主に取り扱うライブラリ:数値計算用ライブラリ → Numpy、データ操作用ライブラリ → Pandas、データ可視化用ライブラリ → Matplotlib)
- 概要 Pythonを用いてのプログラミング、機械学習ライブラリ、データ操作・前処理、機械学習の手法、モデルのチューニングといった機械学習のエッセンスについて実データを通して学びます。
- 講義内容 <事前補助動画:標準視聴目安時間495分>
- 備考 ・当コースは株式会社キカガク直営クラスへのご案内となります。
機械学習のモデル(予測などをおこなうもの)の作成には一般的にscikit-learnというライブラリが用いられます。その基礎的な使用方法から、手法の実装方法、予測精度を向上させるために必要な「ハイパーパラメータのチューニング」など、幅広く理解、実装することができます。
機械学習は1つの手法のみではなく、様々な手法があります。本セミナーでは、代表的な手法を取り上げ、特徴や強み・弱みを理解することができます。 機械学習には様々な重要な概念があります。これらの理解しておくべき概念を演習を通して学ぶことができます。
AI・機械学習というバズワードの影響からか、自社でのデータ活用を試したいという声をよく聞きます。
しかし実情は、実際にできるかどうかもわからない案件に対して、多額の予算を使い外注し、仮説検証を行うことは困難ということです。また、データを社外に出すということに対してのハードルが高いという問題もあります。
本コースでは、そういった悩みを解決できる人材の育成にフォーカスしています。
手持ちのデータを操作し、機械学習を用い学習モデルを構築し、機械学習が実務で活用できるのかを検討する仮説検証(PoC)まで行えるレベルを本コースのゴールと位置付けています。
当コースは次の2ステップとなります。
(1)事前学習動画の視聴(標準視聴目安時間:495分)
(2)集合研修の受講(3日間)
1.イントロダクション
2.微分
3.単回帰分析(数学)
4.Python入門
5.単回帰分析(実装)
6.線形代数
7.重回帰分析(数学)
8.重回帰分析(実装)
9.統計
10.外れ値を考慮した実装
11.ビジネス活用
<教室3日間>
1.イントロダクション
2.プログラミング演習(予習内容の復習:Pythonの基礎)
3.機械学習に用いられる代表的なライブラリ(Pandas、Matplotlib。scikit-learn)
4.演習(重回帰分析の実装)
5.代表的な回帰の手法1
6.代表的な前処理1
7.演習(前処理から回帰の手法の適用)
8.代表的な前処理2
9.代表的な回帰の手法2
10.分類の問題設定に挑戦
11.モデルの最適化
12.分類の代表的な手法
13.教師なし学習
14.分類の評価指標
15.不均衡データの取り扱い
16.演習
・受講の際に、下記の要件を満たすパソコンを御準備していただく必要があります。
-外部Wifiに接続可能
-Pythonを導入済み(お申し込み後に導入についてメールでご案内します。)
-Chromeを導入済み
パソコンを御準備できない場合はお申し込み後に弊社までご連絡ください。
・ご登録いただくメールアドレスに、株式会社キカガクよりご案内が送信されます。
・当コースは、オンライン研修に対応します。
・オンライン講座では「Googleアカウント」が必要となります。
・取得されていない場合は、Googleアカウントの取得をお願いします。