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AI・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)

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、基本的な操作を学ぶ

研修No.6950600

本研修は、オンラインでも実施可能です。日程がない場合はお気軽にご相談ください

対象者

  • 若手層
  • リーダー層
  • 中堅層
  • 管理職層

・機械学習の基礎的手法を理解したい方
・テストデータをもとに実際にモデルを作り、改善していく流れを理解したい方
・Microsoft Azure Machine Learningを使ってみたい方
※本研修は機械学習の入門者向けです。

よくあるお悩み・ニーズ

  • 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
  • 機械学習で何ができるのか、基本知識を身につけたい
  • Microsoft Azure Machine Learningを使ってみたい

研修内容・特徴outline・feature

本研修はシステム開発に関わる方向けへの実施を想定しています。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っていただきます。そのうえで、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いただきます。

*この研修はPCを利用します*
研修会場にノートPCをご用意をしております
(持ち込んだPCのご利用はできません)

*オンライン研修の受講環境について*
オンライン研修ではご自身でAzureMLのアカウント作成(無料)をお願いしております。

到達目標goal

  • ①機械学習の基礎が理解できる
  • ②Azure Machine Learningを理解し、基本的な操作が行えるようになる
  • ③回帰、クラス分類、レコメンドの意味を理解したうえで、簡単なモデルを作成することができる

研修プログラムprogram

  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種類
    (3)活用事例
    (4)【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.Azure Machine Learning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)レコメンドモデル実践
    【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

企画者コメントcomment

「AIを導入したいが、何から始めればわからない」という声はよく耳にします。半面、世の中の動きとしては、AIを導入したサービスは日々増えています。やはり、この先AIの導入は仕事上でパソコンやスマートフォンを使っているように、”当たり前にあるツールの1つ”になる可能性は高いように感じています。

インソースはいろいろな立場の方を対象に講座を用意しております。本研修は、システム部門の若手~管理職向けにご受講いただきたい、と想定している内容となっております。
※インソースは初級・中級・上級の3つのレベル分けをしており、本研修は「中級」にあたります。

スケジュール・お申込みschedule・application

注意事項

  • 同業の方のご参加はご遠慮いただいております
  • 会場やお申込み状況により、事前告知なく日程を削除させていただくことがあります

事前のご案内

オンライン開催

【オンライン講座ご受講にあたって】

研修開始20分前から接続可能です。研修開始10分前までにマイク/スピーカーの動作確認をしていただき、研修開始までお待ちください。その他、受講時のお願い事項について詳細はこちらのページをご覧ください。

セミナールーム開催

【新型コロナウイルス感染症への対策について】

セミナールーム開催の場合、受講者さまの安全確保のために、定員半減、ビニールシールド設置、会場消毒など「8つの感染症対策」を実施しております。詳細はこちらのページをご覧ください。

受講者の評価evalution

実施、実施対象
2021年7月     6名
業種
インソース
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
  • グループ会社の経理データなどで、新しい分類項目としてタグ付けする作業を、機械学習を使って効率化させる。現在は目視で作業しているため、早く導入したい。
  • 機械学習でどんなことが出来るか、どうすれば実業務に取り入れられるのかの大枠は理解出来たので、業務の効率化や新規サービス創出などに活用します。
  • AIベンダーをつなげてお客様の課題を解決出来るようにしていく。データの自動クレジングを機械学習を使用して活用する。

実施、実施対象
2021年6月     6名
業種
インソース
評価
内容:大変理解できた・理解できた
66.7%
講師:大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • 今後のAIの導入検討に役立てます。また、知識として学んだ統計をAzureの活用に活かします。
  • 機械学習を利用した業務管理ができるよう検討し、画像認識等に活用します。AIの基本を学ぶことができました。
  • Azureを活用してモデルを作り、業務に活かします。季節商品の数値予測にも活用します。

実施、実施対象
2020年11月     4名
業種
インソース
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
  • 機械学習の仕組みについて基本的な事を理解することができました。今後の業務に活かしていきたいです。
  • 今後、機械学習関連の業務を推進するにあたり、この研修で学んだ全体の流れと前処理の重要性等を意識し取り組みたいと思います。
  • レコメンデーションについて初めて知り、可能性を感じた。技能伝承や、社員教育等に活用したい。

実施、実施対象
2019年11月     7名
業種
インソース
評価
内容:大変理解できた・理解できた
85.7%
講師:大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • 後半に演習が多く準備されていて、前半に学んだ講義内容について理解を深めることができてよかったです。
  • 0からの学習でしたが機械学習の基礎、手法を知ることができました。今後知識を深め業務へと活用できたらと思いました。
  • 実際の開発現場の話などが聞けて有益だった。

実施、実施対象
2019年9月     5名
業種
インソース
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
  • モデルの作成や性能の向上等を実際に手を動かし、データを見ることで深く学べたと思います。
  • 自社への導入やユーザーへの導入にあたり、得た知識を活かして提案や助言をしていきたい。
  • 研修ではAI技術の大まかな分類とモデルについて学ぶことができ、身近な業務の自動化に活かしたいと思った。
  • AI化の用途と実際の開発手法から、現行業務のAI化について明確なイメージを持つことができた。
  • 機械学習に関する基礎から学べたため、大変勉強になりました。

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