本ワークショップは、Rのインストール・導入から、回帰分析・主成分分析といった初歩的な機械学習手法、さらには、ディープラーニングまでを一通り扱います。
　これまでの講演者が開催した受講者数は、300名を超え、本ワークショップの実習をもとに、実際の職場での機械学習導入も多数あり、Rを用いた実践的な機械学習を学べるワークショップです。
　Rを活用したワークショップについては、これまでたくさんの方に受講いただき、そのフィードバックをもとに改良を重ねてきました。
　はじめてRを利用される方を中心に、職場ですぐに利用できる実践的な内容となっていますので、ぜひ、ご受講ください。

• Rと機械学習の基礎
• 回帰分析で目的変数の値や発生確率を予測
• クラスタリング分析の3つの手法でデータを分類
• 主成分分析・因子分析で属性を削減し因子を特定
• アソシエーション分析で関連性がある物事を見極める
• サポートベクターマシンでクラス分類
• アンサンブル学習と正則化 – モデルの組み合わせと過学習の解決
• ベイズ推定とMCMC – 事後確率や状態確率を求める
• ニューラルネットワークとディープラーニング

※カリキュラム内容は一部変更になる場合がありますので、あらかじめご了承ください。