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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

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。

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

研修プログラム例program

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

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

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※一部の研修は、割引対象外となります。
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注意点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)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

【2019年10月からの消費税法改正に関するお知らせ】
2019年10月1日以降に開催する研修については、新税率での受講料を表示しております。
なお、人財育成スマートパックのポイント数については、増税前後の変更はございません。ただし、当社提携先の研修については、ポイント数に変更のある場合がございます。

→消費税法改正に関するよくあるご質問はこちら

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(0120-800-225 ※ガイダンスに従って①を選択)までご相談ください。

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受講者の評価evalution

研修評価

内容:大変理解できた・理解できた

87.9%

講師:大変良かった・良かった

88.5%

※2018年10月~2019年9月

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。

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
87.9
講師がとても良い・良い
88.5

※2018年10月~2019年9月

年間実績公開講座の年間実績
受講者数※1
72,107
開催数※1
9,115
講座数※2
2,589
WEBinsource
ご利用社数※2
11,335

※1 2018年10月~2019年9月

※2 2019年9月末時点

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※2019年9月までの累計
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