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数学嫌いでもわかる「機械学習」超入門
数学嫌いでもわかる「機械学習」超入門
～基礎知識、手法の原理の理解、マーケティング分野への活用～
東京都 開催
会場 開催
本セミナーは終了いたしました。
概要
本セミナーでは、機械学習の理論をできるだけわかりやすく説明いたします。
適宜Pythonによるサンプルコードや実際の機械学習を利用したアプリやシステム、サービスなどの事例を示しながら解説いたします。
開催日
- 2017年1月23日(月) 10時30分 ～ 16時30分
受講対象者
- 機械学習の応用分野に関連する技術者、研究者
- 画像処理
- 信号処理
- 医療福祉
- スポーツ分野
- セキュリティ (監視カメラ、警備、防犯)
- ロボット
- コンピュータビジョン
- 異常行動検出、異常領域検出
- 統計
- 経済学 など
- 機械学習、パターン認識分野の技術者、研究者
- これから機械学習、パターン認識に携わる技術者、開発者
- 機械学習で課題を抱えている方
プログラム
機械学習の教科書を見ると、理論やアルゴリズムが数式によって説明されています。これが理由で機械学習の勉強を挫折される方がたくさんいます。しかし、機械学習の真髄は数学を使わなくても説明可能です。
本セミナーでは、機械学習の理論をできるだけわかり易く説明するため、数式の意味を解説しながら、グラフ等により視覚的な説明を心掛けます。また、適宜Pythonによるサンプルコードや実際の機械学習を利用したアプリやシステム、サービスなどの事例を示しながら進めていきます。
- 人工知能 (機械学習) とは
- 人工知能と機械学習
- なぜ人工知能が注目されるのか?
- 機械学習に必要なもの
- ビッグデータ
- 機械学習の基礎
- 機械学習とデータマイニングの違い
- 機械学習の種類
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 中間的手法
- 機械学習に何ができるのか?
- 回帰 : 重回帰分析
- 分類 : パーセプトロン、ニューラルネットワーク
- クラスタリング : k-means
- 次元削減 : 主成分分析
- ルールマイニング : Apriori
- 機械学習手法の性能を評価する
- 機械学習の応用
- 機械学習のワークフロー
- ディープラーニングとは
- 特徴量とは
- 特徴量抽出の意味する事
- 機械学習システムを作るには
- Pythonと機械学習ライブラリ
- 機械学習を活用する際の注意点
- 機械学習のマーケティング分野への活用
- マーケティング分析に使われる手法
- レコメンダーシステム (推薦システム)
- 顧客の嗜好を分析する
- テキストマイニング
- 自然言語処理
- 言葉のデータ化
- 質疑応答
講師
会場
主催
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。
受講料
1名様
:
42,750円 (税別) / 46,170円 (税込)
複数名
:
22,500円 (税別) / 24,300円 (税込)
複数名同時受講の割引特典について
- 2名様以上でお申込みの場合、
1名あたり 22,500円(税別) / 24,300円(税込) で受講いただけます。- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,750円(税別) / 46,170円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 48,600円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 72,900円(税込)
- 受講者全員が会員登録をしていただいた場合に限ります。
- 同一法人内(グループ会社でも可)による複数名同時申込みのみ適用いたします。
- 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
- 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。 - 他の割引は併用できません。
本セミナーは終了いたしました。
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