技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、機械学習の性能を引き出すための様々なデータに対する前処理の考え方と具体的方法について理解を深めるとともに、AIを有効に活用するための特徴量エンジニアリングの基礎について習得していただきます。
様々な分野においてAIの活用が期待されています。特に、現場で発生する様々なデータに対して異常検知や予防保全、因果関係の推論を自動化する試みが進んでいます。しかし、概念実証 (PoC) を何度繰り返しても、期待したような結果にならず、AIの導入を諦めてしまうという声もよく聞きます。その背景には、データの理解や前処理が不十分で、本来の機械学習のポテンシャルを十分引き出すための特徴量が導き出せていないという場合もあります。
本講義では、機械学習の性能を引き出すための様々なデータに対する前処理の考え方と具体的方法について理解を深めるとともに、AIを有効に活用するための特徴量エンジニアリングの基礎について習得していきます。
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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2024/12/16 | AI機械学習に的を絞った行列・偏微分・確率密度の超入門 | オンライン | |
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発行年月 | |
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2019/1/31 | センサフュージョン技術の開発と応用事例 |
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2003/6/27 | ニューアルゴリズムによる画像処理システム事例解説 |
2001/9/28 | MATLABプログラム事例解説Ⅱ アドバンスド通信路等化 |
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