3403AI・機械学習研修 回帰・分類・レコメンド編(2日間)

AI・機械学習研修 回帰・分類・レコメンド編(2日間)

お客さまのご都合に応じた受講方法をご用意しております。

当研修の「ねらい」

マシンでの実習中心の研修です。機械学習の基礎を理解し、簡単なモデルを作れるようになることが目標です。GUIベースで初心者でも直感的に操作でき、廉価に使えるMicrosoft Azure Machine Learningを用い、基本的な操作を学んだうえで、サンプルデータをもとに実際にモデルを構築します。

機械学習の中でもよく用いられる、回帰、クラス分類、レコメンド(推薦)の3種類のアルゴリズムを実際に動かしながら研修を進めます。自社データをAIで分析したいが、どう始めたらよいか分からない方におすすめです。


研修プログラム例

研修プログラム例
内容
手法
  • 1. 機械学習の基礎
    (1)機械学習とは
    (2)機械学習の仕組みと用途 ~回帰・クラス分類・クラスタリング・次元削減・レコメンド
    (3)活用事例
    【ワーク】社内業務におけるAI活用とアプローチについて考える
講義
ワーク
  • 2. Azure Machine Learningの使い方
    (1)Azure Machine Learningとは
    (2)なぜAzure Machine Learningなのか
    (3)Azure Machine Learning Studioの基本操作
講義
ワーク
  • 3. 機械学習実践 ~回帰
    (1)回帰とは
    (2)回帰モデル構築 ~交差検証、ホールドアウト法、過学習
    【ワーク】線形回帰で自動車価格を予測するモデルを作る
    (3)評価
    【ワーク】モデルの精度を評価する~MAE、RMSE、決定係数
    (4)改善
    【ワーク】ベイズ線形回帰との結果を比較する
講義
ワーク
  • 4. Azure Machine Learning実践 ~クラス分類
    (1)クラス分類とは
    (2)クラス分類モデル構築
    【ワーク】ロジスティック回帰で乳がん罹患有無を判定するモデルを作る
    (3)評価
    【ワーク】モデルの精度を評価する ~正解率、真陽性率、偽陽性率、ROC、AUC
    (4)改善
    【ワーク】Decision Forest,Boosted Decision Treeとの結果を比較する
講義
ワーク
  • 5.Azure Machine Learning実践 ~レコメンド
    (1)レコメンドとは ~協調フィルタリング
    (2)レコメンドモデル構築
    【ワーク】レストランの評点や類似性を予測モデルを作る
    (3)評価
    【ワーク】モデルの精度を評価する ~NDCG,MAE,RMSE
    (4)実用化
    【ワーク】レストランをおすすめするモデルを稼働させる
    (5)導入事例 ~実稼働中のセミナーレコメンドモデル
講義
ワーク
  • 6.参考 ~外部からのアクセス
    【ワーク】外部からのアクセスを行うためのモデル編集を行う
ワーク
  • ・この研修カリキュラムはあくまで一例です。お客さまの課題・お悩みに応じて柔軟にカスタマイズ可能です
  • ・研修効果を高め定着化を促進する「研修呼び覚まシステム」や研修担当者様の負担を減らし効率向上を支援する「研修管理サービス」もございます

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テキスト作成者から

人間が行うには時間がかかったり、難しかったりする問題に対しても、既に様々な分野でAI(人工知能)は活用され、生産性向上に役立てられてきました。近年では、AIの適用範囲がさらに拡大し、ますます重要度を増しています。

Microsoft Azure Machine Learningは、インソースのAI開発にも使われており、使い方を工夫することにより、少ない手間で大きな効果を生み出せています。受講される方にもその可能性を感じていただければ嬉しいです。

講師からみた研修の様子

2日間という短い日程でしたが、まったく知識のない状況から、機械学習や周辺知識、Azure MLの基本的な使い方やモデルの作り方まで幅広く身につけるという目的は達成できたのではないかと思っています。
特に重要である、「ツールの使い方がわかっても、データの選択や加工をうまくできないと、ビジネスで活かすことはできない」という点についても、様々な角度からお伝えすることで理解いただけたと感じています。

実績と受講者の声

実施、実施対象
2017年 6月     3名
業種
公開講座
評価
内容:大変理解できた・理解できた
100%
講師:大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • すぐに業務で利用することは出来ないと感じたが、まずは目的を決めて、試行錯誤を繰り返す必要があると思った。いずれお客様に機械学習を使って発注数のリコメンドを行うことなどに利用したいと思った。
  • 機械学習によるデータ解析に活用していけそう。Pythonをやる前のクリーニングに有用と感じた。


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  • 企業内研修
  • 11,620回
  • 公開講座
  • 5,562回
  • お取引先数※2
    • 21,006
  • 受講者数※1
    • 41.5万
  • 内容評価※3
  • 大変理解できた
    理解できた
  • 講師評価※3
  • 大変良かった
    良かった

内容評価:%
講師評価:%

※1 2016年10月~2017年9月

※2 2003年6月から2017年9月までに当社サービスをご利用いただいたお取引先累計

※3 2016年10月~2017年9月
当社書式での受講者アンケートより集計

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