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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）

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）

ディープラーニングに欠かせないプログラミング言語、Pythonを基本から学ぶ入門研修の決定版

No. 6950400

対象者

  • 若手層
  • 中堅層
  • リーダー層
  • ・Ｐｙｔｈｏｎ言語の基本文法を身につけたい方
  • ・回帰分析とディープラーニングについて理解を深めたい方
  • ・実際にプログラミングを使用した業務に従事したことのある方
  • （※システムエンジニア、プログラマーの方々を対象とした講座です）

よくあるお悩み・ニーズ

  • ある程度のプログラミング知識はあるものの、機械学習についてはよくわからない
  • データ集計や分析業務を普段から行っており、もっと効率よいやり方を探している

研修内容・特徴outline・feature

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。機械学習分野で使用頻度の高いＰｙｔｈｏｎ言語の基本文法を身につけたうえで、実際にPCを使って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や適した利用シーンについて理解を深めます。

＊この研修ではＰＣを使用します＊
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）

到達目標goal

  • ①Ｐｙｔｈｏｎ言語の基本文法を身につける
  • ②回帰分析とディープラーニングの２つの機械学習について理解を深める

研修プログラムprogram

  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
    ・Googleの猫画像認識
    ・アルファ碁
講義
  • 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
    ■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

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  • 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
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受講者の評価evaluation

本テーマの評価

内容：大変理解できた・理解できた

100.0%

講師：大変良かった・良かった

100.0%

※2022年10月～2023年9月

実施、実施対象
2021年8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
83.3%
講師：大変良かった・良かった
83.3%
参加者の声
  • 決済アプリにおける売上予測や社内データの分析、新サービス立案などに活用したい。ＡＩが身近に感じられたので有益だった。
  • Ｐｙｔｈｏｎの基本文法を開発に活かします。特にディープラーニングのプログラミングについてはテキストも参考にしつつ取り組みます。

実施、実施対象
2020年11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
83.3%
参加者の声
  • 社内にある顧客情報などのビッグデータから、機械学習・ディープラーニングを用いて、どんな研修をいつ開催すれば申込者数が最大化するのか答えを導き出します。
  • 実際にコーディングを行い、機械学習のモデルを触ることができました。まずは業務で活用できる部分を探し、実装することでどれくらい業務改善につながるかコストパフォーマンスを確認して取り組みます。
  • ―から予測モデルを作成する概要をつかむことができました。社内での試験結果で何が要因となっているかわからない事象に対しての、トラブルシュートの方法の一つとして今後活用します。
  • さっそく業務の中の自動化できそうなもので機械学習等を試し、実用化を図ります。
  • ログの分析手法の一つとして、多角的な調査を行おうと思いました。また、現在可視化できていないデータや、上手く利用されていないデータの利活用にも繋げます。

実施、実施対象
2020年2月　　　　　10名
業種
インソース
評価
内容：大変理解できた・理解できた
90%
講師：大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • 何ができるか、どのように作りこむのかを今回は理解できた。これからどのようなシーンに利用できるのかを考えていく。
  • ＲＰＡでは判断できない業務の自動化に活かしたい。
  • データ分析で学習した内容は早速、自社に戻って利用したいと考えています。
  • Ｐｙｔｈｏｎを使ったデータ処理・解析に役立てていきたいと思います。
  • データ分析により数値化した分析結果を基に意思決定する。

実施、実施対象
2019年12月　　　　　8名
業種
インソース
評価
内容：大変理解できた・理解できた
0%
講師：大変良かった・良かった
0%
参加者の声
  • 機械学習を自社生産ラインの品質管理に使っていきたい。
  • 大量の地図データを持っているのでまずは分析をやってみようと思った。
  • 実際にプログラムをみながら学習できたので理解しやすかった。
  • 業務で出てくるデータの解析に回帰分析を活用したい。

実施、実施対象
2019年2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
83.3%
講師：大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • 機械学習の概要とPythonの導入部分を学べたので、さらに詳しく情報を集めてCRMデータの分析で活用したい。プログラミングのレベルが高いのではと不安があったが、初心者にも分かりやすく配慮していただいたので理解度が高まった。
  • 製造の品質と生産性向上、営業・マーケティング分野での活動サポートや自動化に活かしていきたいです。
  • 現状は分析のみのため、予測などにトライしてみたい。

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本テーマの評価
内容をよく理解・理解
100.0％
講師がとても良い・良い
100.0％

※2022年10月～2023年9月

年間実績公開講座の年間実績
受講者数※1
名
開催数※1
回
講座数※2
種
類
WEBinsource
ご利用社数※2
社

※1 

※2 

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