【公開講座】機械学習実践コース〜豊富な演習を通して データ分析力と実装力を身につける

機械学習実践コース〜豊富な演習を通して データ分析力と実装力を身につける 1名さまから参加できる研修サービス・公開講座

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対象者

  • Python・機械学習を学びたいが、何から始めればいいのかわからない方
  • データサイエンティストとしてデータ分析力と実装力を両方身につけたい方
  • 実データに対してのアプローチを体系的に学び、問題解決能力を高めたい方

研修の特徴

初学者でも安心のカリキュラム〜充実の事前予習動画

本コースはオンライン動画とオフライン講義の形式で学習を進めます。事前予習動画を配布しており、初学者でも安心して受講可能な環境を提供しています。 セミナー受講後には、補講動画にてより深い内容や実務で活きるポイントを学ぶことができます。

実務で活きるノウハウを凝縮

コンサルティングを通して培った、実務で活きるノウハウがあります。 講義の中でも実問題と照らし合わせながら学習を進めることができるので、 本コース修了後には実務に活かせる基礎的な力を習得することが可能です。

演習を通して「使える」ようになる

学習→演習のサイクルを繰り返す講義では、理解して終わりではなく「使える」状態にまでもっていくことができます。 それぞれの演習では「どのようにアプローチするのか」という観点から入るため、技術だけでなく 実問題に対する思考プロセスも理解することができます。

研修で得られるスキル

機械学習を実装することができる

受講後には機械学習アルゴリズムを実装するために必要なプロセスを体系的に理解しているため、自身の問題設定に対しても適用することが可能です。

精度向上のためのポイントがわかる

AIの予測精度向上のために必要な、データの前処理・ハイパーパラメータの調整などの試行錯誤のポイントを抑え、実装することができます。

多様なデータの分析手法がわかる

どの問題設定もデータを理解することから始まります。Pythonを用いてのデータの可視化を行い、データを視覚的に理解することができます。

主催団体

本コースは、株式会社キカガクが主催しております。

講義内容

【予習動画】数学の基礎から Python の基礎を学ぶ

研修プログラム例
内容
40分

1.イントロダクション

  • ・人工知能、機械学習、ディープラーニングとは
  • ・機械学習に必要な数学
  • ・機械学習の3大トピック
  • ・内挿と外挿
50分

2.微分

  • ・微分は「何」に使えるのか?
  • ・導関数を求めよう
  • ・微分の公式
  • ・偏微分
40分

3.単回帰分析(数学)

  • ・「モデル」を決める
  • ・「評価関数」を決める
  • ・評価関数を「最小化」する
70分

4.Python入門

  • ・プログラミングの環境構築
  • ・変数
  • ・基本構文
  • ・複数の変数を扱う
  • ・制御構文
  • ・関数
40分

5.単回帰分析(実装)

  • ・Numpyの数値計算
  • ・Pandasによるデータベース操作
  • ・Matplotlibでグラフ描画
  • ・実データに対する単回帰分析の実装
60分

6.線形代数

  • ・スカラー,ベクトル,行列
  • ・行列の演算
  • ・サイズ感
  • ・転置,単位行列,逆行列
  • ・ベクトルで微分
50分

7.重回帰分析(数学)

  • ・「モデル」を決める
  • ・「評価関数」を決める
  • ・評価関数を「最小化」する
70分

8.重回帰分析(実装)

  • ・行列演算の基礎
  • ・パラメータの導出
  • ・実データで演習
30分

9.統計

  • ・主な統計量
  • ・正規分布と3σ法
  • ・スケーリング
30分

10.外れ値を考慮した実装

  • ・外れ値除去
  • ・モデル構築
  • ・スケーリングとパラメータの確認
15分

11.ビジネス活用

  • ・現場で機械学習を導入できる人材とは

【1日目】Pythonの基礎と回帰タスク

研修プログラム例
内容
9:30-10:00

1.イントロダクション

  • ・機械学習とは?
  • ・機械学習の開発フロー
  • ・機械学習案件に必要な人材
  • ・最適なモデル構築のプロセス
10:10-12:00

2.プログラミング演習(予習内容の復習)

  • ・Pythonの基礎
13:00-14:10

3.機械学習に用いられる代表的なライブラリ

  • ・Pandasでデータベース操作
  • ・Matplotlibでグラフの描画
  • ・scikit-learnで重回帰分析
14:20-14:40

4.演習

  • ・重回帰分析の実装
14:40-15:30

5.代表的な回帰の手法 1

  • ・多重共線性と過学習
  • ・相関関係
  • ・Lasso回帰
  • ・Ridge回帰
15:40-17:30

6. 代表的な前処理1

  • ・欠損値補完・除去
  • ・カテゴリカル変数の取り扱い
  • ・正規化
  • ・標準化

【2日目】分解タスクとハイパーパラメータ調整

研修プログラム例
内容
9:30-10:00

1. 演習

  • ・実データで前処理から重回帰分析の実装
10:40-11:00

2.解説

  • ・演習の解説
  • ・決定係数の確認/li>
11:00-12:00

3.代表的な前処理2

  • ・外れ値除去 : 3σ法とハンペル判別法
  • ・特徴エンジニアリング
13:00-14:00

4.代表的な回帰の手法2

  • ・線形回帰と非線形回帰の違い
  • ・決定木
  • ・サポートベクターマシン
  • ・ニューラルネットワーク
14:10-14:30

5.分類の問題設定に挑戦

  • ・分類の種類
  • ・決定木の実装
14:30-15:30

6.交差検証とハイパーパラメータの効率的な探索方法

  • ・ハイパーパラメータとは
  • ・ホールドアウト法
  • ・K-分割交差検証
  • ・グリッドサーチ
  • ・ランダムサーチ
  • ・ベイズ最適化
15:40-16:40

7.分類の代表的な手法

  • ・ロジスティック回帰
  • ・K近傍法
  • ・決定木
  • ・サポートベクターマシン
  • ・ニューラルネットワーク
  • ・ランダムフォレスト
  • ・Xgboost
16:50-17:30

8.教師なし学習

  • ・主成分分析
  • ・k-means
  • ・演習:クラスタリングの結果を考察

【3日目】評価指標、演習課題に挑戦

研修プログラム例
内容
9:30-10:30

1.分類の評価指標

  • ・混同行列
  • ・正解率 (Accuracy)
  • ・適合率 (Precision)
  • ・再現率 (Recall)
  • ・F値
  • ・ROC曲線
  • ・ROC AUC
10:40-12:00

2.不均衡データの取り扱い

  • ・不均衡データへのアプローチ方法
  • ・SMOTEの実装
13:00-16:00

3.実践演習

  • ・実データで分類問題
  • ・前処理
  • ・手法の選択
  • ・モデルの最適化
  • ・結果の可視化
16:10-17:30

4.解説

  • ・演習の解説
  • ・セミナーの振り返り、今後の展望

補講動画

研修プログラム例
内容
120分

1.演習解説

  • ・ベースラインモデルの作成
  • ・データへのアプローチ
  • ・モデルへのアプローチ
  • ・手法へのアプローチ
  • ・不均衡データへのアプローチ
180分

2.補講演習

  • ・コスタリカ貧困レベル分類
100分

3.補講演習解説

  • ・イントロダクション
  • ・ベースラインモデルの作成1
  • ・ベースラインモデルの作成2
  • ・データへのアプローチ
  • ・手法へのアプローチ
  • ・モデルへのアプローチ

留意事項・備考

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