【公開講座】ＡＩ・機械学習研修～回帰・分類・レコメンド編（２日間）　

18/03/12 更新

このページは公開講座の研修を紹介しています

対象者

・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。

【前提知識】

基礎的なPC操作技術

研修内容

機械学習の基礎を学び、廉価なAIツールのMicrosoft Azure Machine Learningを実際に使っていただきます。マウス操作が中心の初心者でも直感的でわかりやすいツールです。

本研修では、ビジネスでよく活用されるレコメンドなどのモデル構築を行ないますので、受講後、すぐに業務改善にご活用できます。

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

よくあるご質問（FAQ）

研修制作者からひとこと

　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。

スケジュール

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お申込み時の注意点→お申込みから研修当日までの流れ

（１）同業の方のご参加はご遠慮いただいております。
（２）最低履行人数の４名に達しなかった場合、研修が中止となる可能性がございます。中止の可能性がある場合は研修日の２週間前に中間報告、１週間前に開催可否の連絡をさせていただきます。
（３）研修実施３週間を切った時点で、お申込み者数が０名の場合、開催日程をＨＰから削除させていただくことがあります。

※登壇予定の講師は予告なく変更になる場合がございますことをご了承くださいませ

４名様以上でのご検討の際、日程の都合が合わない場合や、開催予定が表示されていない場合には、開催のリクエストが可能です。
公開講座部（03-5259-0071）までご相談ください。

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よくあるご質問

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受講者の評価

研修評価

内容：大変理解できた・理解できた

90.9%

講師：大変良かった・良かった

93.2%

※2017年4月～2018年3月

実施、実施対象

2017年 7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

分析の仕方、データの使い方が肝であることが実際に体感できたので、日々取得しているデータをどう利用するかを意識して抽出するようにしたい。
前知識がなく受講したが、機械学習についての入門知識が習得できた。

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

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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本研修の評価

内容をよく理解・理解: 90.9％

講師がとても良い・良い: 93.2％

※2017年4月～2018年3月

公開講座の年間実績

受講者数^※1: 49,686名

開催数^※1: 6,577回

講座数^※2: 2,124種
類

WEBinsource ご利用社数^※2: 約6,970社

※1 2017年4月～2018年3月

※2 2018年3月末時点

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	内容	手法
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	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

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対象者 function elqTrack(){ var trackPara = window.location.pathname.substr(1).replace(/\//g,'%2f').replace(/.html/g,''); if(typeof(_elq) != 'undefined'){_elq.trackEvent('https://www.insource.co.jp/elq_track/print.html?urlCode=' + trackPara);}; }

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