【公開講座】Pythonで学ぶ機械学習＆ディープラーニングハンズオン - scikit-learn、LightGBM、Keras / TensorFlow -

Pythonで学ぶ機械学習＆ディープラーニングハンズオン - scikit-learn、LightGBM、Keras / TensorFlow -

対象者

・機械学習(教師あり学習)を実装を通して学びたいエンジニア・機械学習初心者、初級者の方・機械学習のライブラリや、ディープラーニングフレームワークを学びたい方・データの取り扱い、モデル構築、モデル評価、モデルのチューニングといったプロセスを学びたい方・画像分類の基礎を学びたい方

前提条件

□「Pythonプログラミング1 基本文法編(PRC0103G)」を受講しているか、同等の知識を持つ（制御構文、関数、リスト、ディクショナリなどのPython基本文法） ※基本文法レベルのプログラミングに自信のない方は、受講申し込み後のご案内でお送りします「Python基本文法の復習」を実施されてから受講されることをお勧めします。（詳細な基本文法の説明などをするものではありません）

コース概要

機械学習の概要と実装方法を、講義とハンズオン演習で取得します。障壁になりやすい難解な数学などは必要十分に抑え、実習を通して2日間で効率的・体系的に知識とスキルを身に着けることができます。機械学習でよく用いられるライブラリであるscikit-learnやLightGBM、人気のディープラーニングフレームワークTensorflow / Kerasなどを学習でき、データの取り扱い、モデル構築、モデル評価、モデルのチューニングといったプロセスを実践できるようになります。

学習目標

● 機械学習の概要を説明できる ● scikit-learnを使用して機械学習モデルを実装できる ● LightGBMを使用した機械学習モデルを実装できる ● Tensorflow/Keras を用いてディープラーニングを実装できる ● Tensorflow/Kerasを用いて画像分類モデルを実装できる

主催団体

本コースは、トレノケート株式会社が主催しております。

学習内容

1. 機械学習の概要 - 機械学習の概要 - 機械学習を利用・構築するためのプロセス - 機械学習開発の環境 2. 線形回帰 – scikit-learn - - 線形回帰 - 線形回帰モデルの実装 - 特徴量選択による線形回帰モデルの改良 - 演習：線形回帰 3. ロジスティック回帰 – scikit-learn - - ロジスティック回帰 - ロジスティック回帰の実装 - 標準化によるロジスティック回帰モデルの改良 - 演習：ロジスティック回帰 4. 決定木、ランダムフォレスト – scikit-learn - - 決定木 - 決定木の実装、パラメータチューニング - オプション演習：決定木 - ランダムフォレスト - ランダムフォレストの実装、パラメータチューニング - オプション演習：ランダムフォレスト 5. 勾配ブースティング – LightGBM - - 勾配ブースティング木 - LightGBMの実装、パラメータチューニング - 交差検証法・グリッドサーチ - 演習：LightGBM & グリッドサーチ 6. ディープラーニング – TensorFlow / Keras - - ディープラーニング - TensorFlow / Keras - 演習：ディープラーニング - 演習：構造化データへの機械学習の適用プロセスの検討 - 構造化データへの機械学習の活用例 7. CNNによる画像分類 – TensorFlow / Keras - - 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） - TensorFlow / KerasよるCNN画像分類 - 演習：CNN画像分類 - 画像分類の活用例付録：PyTorchによるディープラーニングの実装

ソフトウェア/ハードウェア

Google Chrome Google Colaboratoryを講義及び演習で使用するため、Googleアカウント必須

実習/演習/デモ内容

・scikit-learn 線形回帰、ロジスティック回帰、決定木・ランダムフォレスト（オプション）・LightGBM 勾配ブースティング木・TensorFlow / Keras ディープラーニング、CNNによる画像分類

留意事項・備考

【本コースはオンライン対応です】会場が「オンラインLive」または「教室Live配信」の日程は、オンラインでご参加いただけます。オンラインLive：受講者の方はオンラインのみとなります。教室Live配信：教室・オンラインから受講される方が混在します。 ★オンラインLiveトレーニングの詳細はこちらオンラインLiveでのご受講の場合は、ウェブブラウザとして最新版のGoogle Chromeが必須となります。 Googleアカウントをお持ちでない場合は事前にアカウントを作成して下さい。普段お使いのアカウントでなくても構いません。ご自宅や会社から受講される際には、Google Colaboratoryへのアクセス制限などがなされていると演習を行えない可能性があります。必ず事前に研修を受ける環境で、Google Colaboratoryへアクセスできることをご確認ください。また、講義当日のトラブルを避けるため、事前のご連絡に記載の手順で、講義で使用するファイルをあらかじめダウンロードしておいてください。

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【事前に必ずご確認の上お申込みください】
＊事前のお席の確保などのご対応致しかねます。
＊お申込み内容は、翌営業日以降に確定いたします。
＊お申込み後、満席などでご受講できない場合がございますので、あらかじめご了承ください。満席の場合は、別途ご連絡申し上げます。

※受講に関する注意点※
進行の都合上、研修開始時間を過ぎてからのご参加はご遠慮いただいております。大変恐れ入りますが、研修開始時間までにご参加いただけていない場合、当日キャンセル扱いをさせていただく場合がございますのでご注意ください。