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機械学習による問題解決実践 ~データサイエンティスト入門研修~

コース基本情報

コースタイトル 機械学習による問題解決実践 ~データサイエンティスト入門研修~
コースコード DBC0096R  
コース種別 集合研修 形式 講義+実機演習
期間 2日間 時間 9:00~18:00 価格(税抜) 200,000円(税抜)
主催 株式会社ブレインパッド
日程 会場 空席状況 実施状況 選択

2019年10月17日(木) ~ 2019年10月18日(金)

Brainpad(白金台)

  お申し込み後確認

2019年12月9日(月) ~ 2019年12月10日(火)

Brainpad(白金台)

  お申し込み後確認

※「キャンセル待ち」でお申し込みの方には、別途メールにてご連絡いたします。
※「実施確定」表示のない日程は、お申し込み状況により開催中止になる場合がございます。
※ トレノケート主催コース以外の空席状況は、残席数に関わらず「お申し込み後確認」と表示されます。
※ トレノケート主催コース以外では、主催会社のお席を確保した後に受付確定となります。

詳しくはお問い合わせください。

ワンポイント

株式会社ブレインパッドが提供する当講座は、データサイエンティストに必要なコアとなるスキルのベースを効率よく学べる研修プログラム体系になっています。

対象者情報

対象者
・機械学習のアルゴリズム(サポートベクトルマシン)や実装プロセスの修得を通じて、ビジネスの現場で機械学習を実践する方法を身に付けたい方
前提条件
高校数学程度の知識(行列・ベクトルの概念やΣの意味がわかるレベル)
「Rによる統計解析」を受講済み、または何らかの言語によるプログラミング経験があること

学習内容の詳細

コース概要
本講座では、SVM(サポートベクトルマシン)をはじめとする機械学習の実装プロセス修得を通じて、機械学習をビジネス現場で実践する方法を身に付けることを目的とします。総合演習では、受講者が自社の分析担当者になった想定で、特定商品の購入者を予測するモデルを作成し、プレゼンテーションを実施します。
学習目標
機械学習を用いて、大量データの分析を行い、データに基づく意思決定を実践できるようになること
学習内容
1. データ分析プロセスにおける機械学習の位置づけ
  - ビジネスの理解から展開までのプロセス

2. 機械学習とは
  - 機械学習の活用シーン
  - 機械学習の種類
  - 本研修で扱う機械学習(教師あり学習・分類)

3. サポートベクターマシン(SVM)
  - 分類における機械学習の役割
  - 分類に使われるアルゴリズムの例
  - SVMの境界の決め方
  - 線形分離不可能な場合
  - カーネル法による問題解決
  - 特徴量と分類の正解率の関係
  - mlrパッケージを用いた機械学習の概要

4. 機械学習による分類モデル作成の流れ
  - 機械学習の目的
  - 分類に影響する問題:過学習
  - 分類の良さ(汎化性能)を確認する方法:ホールドアウト検証
  - K-分割交差検証
  - チューニング
  - SVMのハイパーパラメータ
  - グリッドサーチ:ハイパーパラメータの最適な組合せの見つけ方
  - 機械学習におけるモデル作成の流れ
  - 対象の割合が偏るデータの分類

5. 過去の購買履歴データを用いたユーザの属性推定モデルの作成を
  - 特徴量の選定から行い、予測精度の評価まで行う
  - 設定
  - 家計簿スマホアプリの概要
  - 変数一覧
  - 手順
  - 雛形スクリプトの解説
  - 参考:データ型の変換
  - 参考:因子型

6. 結果発表/講師評

実習/演習内容詳細

ソフトウェア/ハードウェア
R、Rstudio、Microsoft Office(Excel、PowerPoint)

ご注意・ご連絡事項

株式会社ブレインパッド開催トレーニングコースのお申込みは成立後取り消すことができません。受講者を変更するか、日程変更をお願いします。
・振替可能な期間は初回申込みトレーニングコース開始日から1年以内とします。
・日程および受講者変更は、対象トレーニングコース開始日の4営業日前まで承ります。
・日程および受講者変更は1回限りとさせていただきます。