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。
豊富な演習を通して機械学習を用いたデータ分析力と実装力を身につけるコースです。
本研修は株式会社キカガク提供です。
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、各日とも午前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 |
|---|---|
| 2023年9月12日(火)～2023年9月14日(木) | リモート受講 |
| 2023年10月2日(月)～2023年10月4日(水) | リモート受講 |
| 2023年11月6日(月)～2023年11月8日(水)（開催中止） | リモート受講 |
| 2023年12月4日(月)～2023年12月6日(水) | リモート受講 |
カリキュラム
【1日目】
| イントロダクション | 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） | Google Colaboratory の準備／Python 演習 | |
| Pandas と Matplotlib によるデータ探索 | Pandasでデータベース操作／Matplotlibでグラフの描画／scikit-learnで重回帰分析 | |
| 教師あり学習：回帰 Ⅰ - Ⅰ | 回帰分析の理論 | |
| 回帰分析の実装 | 重回帰分析 | |
| 教師あり学習：回帰 Ⅰ- Ⅱ | 回帰分析の応用手法の理論 | |
| 回帰分析の応用手法の実装 | Lasso 回帰／Ridge 回帰 | |
| データ前処理の基礎 | データ前処理の整理 | |
| データ前処理の基礎実装 | 重複行への対応／欠損値補完・除去／特徴量変換 - カテゴリカル変数の取り扱い／正規化／標準化／予測モデル構築 | |
| 教師あり学習：回帰 Ⅱ | その他の回帰手法の理論 | |
| その他の回帰手法の実装 | PLS（Partial Least Square Regression）／サポートベクターマシン／ニューラルネットワーク | |
| 演習Ⅰ | 車の価格予測モデル構築／実装発表 | |
【2日目】
| イントロダクション | イントロダクション／Day1 の復習 | |
| 演習Ⅰ- 解説 | 演習の解説 | |
| データ前処理の応用実装 | 外れ値除去 : 3σ法とハンペル判別法／特徴エンジニアリング | |
| 教師あり学習：分類 | 分類モデルの理論 | |
| 分類モデルの実装 | ロジスティク回帰／決定木／サポートベクターマシン／アンサンブル学習 | |
| 分類モデルの評価 | モデルの評価方法の理論／モデルの評価方法の実装 | |
| 不均衡データへのアプローチ | 不均衡データへのアプローチの種類 | |
| アプローチの実装 | 閾値調整（補足：重み調整）／DownSampling／OverSampling | |
| 精度向上のアプローチ | 精度向上のアプローチの種類 | |
| ハイパーパラメータチューニングの実装 | Grid Search／Random Search／ベイズ最適化（Optuna） | |
【3日目】
| イントロダクション | イントロダクション／Day2 の復習 | |
| 演習Ⅱ | 分類予測モデル構築 | |
| 演習Ⅱ- 解説 | 実装発表／演習の解説 | |
| 教師なし学習 | 教師なし学習の理論 | |
| 教師なし学習の実装 | クラスタリング／主成分分析 | |
| 総演習 | ダイレクトマーケティングキャンペーンの予測モデル構築 | |
| 総演習- 解説 | 実装発表／演習の解説 | |
| アウトロダクション | おすすめ学習書籍やコンテンツの紹介／スキルチェックテスト／アンケート | |
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。
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 | お申し込み書 |
|---|---|
| 機械学習実践コース | お申し込み書 |
内容
| 期間 | 3日間 |
|---|---|
| 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 |
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| 修了条件 | 全日程のコース受講 |
| 注意事項・動作環境など |
事前学習有無あり 必要な環境設備
注意事項
|
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。