3402Pythonで学ぶ機械学習 回帰分析とディープラーニング(2日間)

Pythonで学ぶ機械学習 回帰分析とディープラーニング(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」

本研修は、機械学習の手法の基礎的な理解を深め、簡単なモデルで実践することを目指しています。この分野で使われる頻度の高いPython言語の基本文法を身につけたうえで、実際にモデルを動かします。
機械学習の中でも、回帰分析とディープラーニングという2種類のアプローチで分析を行い、結果を比較対象することで、それぞれの持つメリット・デメリットや適した利用シーンについてもご理解いただけます。


研修プログラム例

研修プログラム例
内容
手法
  • 1.機械学習概論~手法を学ぶその前に
    (1)機械学習について知っていることを共有する
    (2)機械学習の仕組みと種類
    (3)活用事例
    (4)ライブラリの活用
    ・Googleの猫画像認識、アルファ碁
講義
ワーク
  • 2.開発環境の構築
    (1)ANACONDAのインストール
    (2)Jupyterの起動方法
    (3)プログラム実行方法
    (4)その他の操作
講義
ワーク
  • 3.Pythonの基本的な文法
    (1)他のプログラム言語との違い
    (2)変数宣言とコメント
    (3)演算子
    (4)データ型
    (5)制御文と関数
    (6)その他文法
講義
ワーク
  • 4.多次元配列
    (1)NumPy(モジュール)
    (2)インデックス
    (3)配列に対する操作/演算
    (4)配列の走査
    (5)ファイル入出力
講義
ワーク
  • 5.グラフの表示
    (1)MatPlotLib(モジュール)
講義
ワーク
  • 6.回帰分析
    (1)Scikit-learn(sklearn)モジュール
    (2)線形回帰分析
    (3)重回帰分析
    【ワーク】住宅価格の予測、アヤメの分類
講義
ワーク
  • 7.ニューラルネットワーク
    (1)Scikit-learnを用いたニューラルネットワーク
    (2)クラスのコンストラクタとパラメータ
    (3)学習
    (4)予測結果の検証
    (5)画像による認識
    【ワーク】手書き文字の認識
講義
ワーク
  • 8.参考 ~scikit-learn
講義
  • ・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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