機械学習実践コース

Course

機械学習実践コース


対象者

・Python・機械学習を学びたいが、何から始めればいいのかわからない方 ・データサイエンティストとしてデータ分析力と実装力を両方身につけたい方 ・実データに対してのアプローチを体系的に学び、問題解決能力を高めたい方

Summary

サマリー

time

日程

3日間
price

費用

110,000

(税込)

category

形式

オープンコース
preparation

事前予習

あり(動画コンテンツ、申込み後配布)


受講環境

使用環境:Google Colaboratory ブラウザ:Google Chrome 推奨 ディスプレイ:2 画面推奨

Value

研修の特徴

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講座です。

Goal

研修の到達点

・データ分析の基礎と機械学習の実装方法を習得できている状態 ・ケースに応じた手法を選択し、評価指標を用いて判断できている状態 ・データから課題を見出し、解決するためのアプローチを自身で考えられている状態

機械学習実践コース紹介動画

Time Schedule

スケジュール

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

Q&A

よくある質問

Q

プログラミング未経験でも受講できますか?

A

未経験者から基礎を網羅できる予習動画をご視聴いただけます。こちらを学習して頂く事でセミナー受講は十分に可能です。もし、不安なようであれば早めに申し込んで頂き、予習の時間を多くとる事をおすすめしております。

Q

中止の可能性はありますか。

A

最少催行人数は 5 名です。セミナー開始日の2週間前までに最少催行人数に達しない場合はセミナーを中止いたします。中止の場合のみご連絡を差し上げております。

Q

請求書は受講前に発行できますか?

A

可能です。請求書発行に関する情報は、お申込み後のメールにてご連絡差し上げます。

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