3403AI・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)

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。

本研修の「ねらい」

マシンでの実習中心の研修です。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ることが目標です。GUIベースで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します。

機械学習の中でもよく用いられる、回帰、クラス分類、レコメンド(推薦)の3種類のアルゴリズムを実際に動かしながら研修を進めます。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方におすすめです。


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用途 ~回帰・クラス分類・クラスタリング・次元削減・レコメンド
    (3)活用事例
    【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. 機械学習実践 ~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)レコメンドモデル構築
    【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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テキスト作成者から

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。

実績と受講者の声

■AIをもっと身近に感じてもらうためのコラムを紹介

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