機械学習実践コース
概要
★リモート開催(ライブオンライン開催)となります。
※「注意事項・動作環境など」をよくお読みの上お申込みをお願いいたします。
本コースでは、機械学習のモデルを丁寧に解説し、
- Pythonの基礎と機械学習(回帰と分類)
- データの前処理、特徴量生成
- 教師なし学習、アンサンブル学習
- ハイパーパラメータ調整、モデルの評価指標
についてハンズオンを行いながら体系的に学ぶことができます。
本研修はキカガク社提供です。
また、講義のほかに約9時間の事前学習動画と約6時間の補講動画が付属しております。
コース開催スケジュール
開催予定日は以下のとおりです。時間は、午前9時30分から午後5時30分までです。研修の進捗状況や質疑応答等により、終了時間は前後することがありますので、あらかじめご了承ください。
開催日 | 会場 |
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2022年05月16日(月)~2022年05月18日(水) | ライブオンライン |
2022年06月13日(月)~2022年06月15日(水) | ライブオンライン |
2022年07月11日(月)~2022年07月13日(水) | ライブオンライン |
2022年08月03日(水)~2022年08月05日(金) | ライブオンライン |
2022年09月12日(月)~2022年09月14日(水) | ライブオンライン |
2022年10月11日(火)~2022年10月13日(木) | ライブオンライン |
2022年11月14日(月)~2022年11月16日(水) | ライブオンライン |
カリキュラム
【1日目】
- イントロダクション
- プログラミング演習(予習内容の復習)
- 機械学習に用いられる代表的なライブラリ
- 演習・重回帰分析の実装
- 代表的な回帰の手法 1
- 代表的な前処理 1
【2日目】
- 演習
- 解説(演習の解説)
- 代表的な前処理 2
- 代表的な回帰の手法 2
- 分類の問題設定に挑戦
- 交差検証とハイパーパラメータの効率的な探索方法
- 分類の代表的な手法
- 教師なし学習
【3日目】
- 分類の評価指標
- 不均衡データの取り扱い
- 実践演習
- 解説(演習の解説)
お申し込み
下記の「お申し込み書」に必要事項をご記入後、「申込窓口」までご提出ください。
申込窓口:下記のいずれかをご利用ください。
- [E-mail]:ita-info@intellilink.co.jp
- [FAX]:03-5843-6846
※満席になり次第、募集を締め切らせていただきますのでご了承ください。
コース | |
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機械学習実践コース | お申し込み書 |
内容
期間 | 3日間 |
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学習形態 | ライブオンライン |
対象者 |
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前提条件 |
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到達目標 |
受講者は、本コース修了時以下の内容を習得することが出来ます。
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修了条件 |
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注意事項・動作環境など |
当日は、ビデオチャットツール「Zoom」を使用いたします。 必要な設備
※マイクに関しては質問の際に使用いただく用途となります。 講義資料
下記サイトにアクセスできれば講義中に問題なく講義資料を閲覧できます。 受講後アンケート
下記サイトにアクセスできれば問題なく受講後にアンケートにご回答いただけます。 環境動作確認事項
★Google Colaboratory |
受講費用
¥110,000(税込)/名(※ オンサイト/1社研修の場合は、別途お見積りとさせていただきます。) |
注意事項
最低催行人数に達しない場合は、開催中止となることがあります。あらかじめご了承ください。
《本研修に関する個人情報取扱いについて》
研修をご受講いただく場合、以下事項について、ご承諾いただけたものとします。
- 研修を受講する第三者に対して、個人情報(氏名、会社名、顔写真等の個人を特定する情報 )が開示されること。
- 研修中に知り得た第三者、講師など運営スタッフ含むの個人情報(氏名、会社名、顔画像など個人を特定する情報)について、当該第三者の承諾なしにその他の第三者に開示しないとともに、自己のため又は他の第三者のために使用しないこと。