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Pythonではじめる機械学習入門講座

Python機械学習 全2日間セミナー (入門編)

Pythonではじめる機械学習入門講座

~Windows, Mac, Linux 実習対応~
オンライン 開催 PC実習付き

関連するセミナーとの同時申し込みは、こちらより承っております。

開催日

  • 2025年12月22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

修得知識

  • Pythonの基本的なコーディング方法
  • Pythonの各種ライブラリの活用方法
  • 代表的な機械学習の基礎アルゴリズム
    • 教師あり学習
    • 教師なし学習
  • 機械学習ライブラリscikit-learnを活用した機械学習アルゴリズムの実装方法
  • 機械学習によるデータ処理・分析・可視化方法

プログラム

 機械学習の入門講座 (セミナー) は、巷にたくさんありますが、理論と実践が揃って、はじめて現場で使える技術となります。
 本セミナーでは、機械学習の理論的側面のみではなく、コンピュータを用いた実践演習を通して、理解を深めていきます。同時に、実践演習では、最近様々な分野で、注目を集めているコンピュータ言語Pythonと機械学習系ライブラリ (scikit-learn) を用います。

  1. はじめに
    1. 講師自己紹介
    2. セミナーの狙い
  2. 演習環境の確認
    1. Pythonの実行環境の確認
    2. 各種ライブラリの実行環境の確認
      • NumPy
      • SciPy
      • matplotlib
      • scikit-learn
    3. 統合開発環境Spyderの実行環境の確認
    4. Pythonのプログラムコーディングと実行方法
      • インタプリタ
      • コマンド渡し
      • 統合開発環境
  3. Python入門講座
    1. Pythonの特徴
    2. Pythonの基本文法
    3. コーディング方法 (統合開発環境Spyderの使い方含む)
    4. 各種ライブラリの使い方
      • NumPy
      • SciPy
      • matplotlib
      • scikit-learn
    5. 機械学習アルゴリズムの実装方法
    6. サンプルコードを用いた実践演習
    7. 参考書・情報源の紹介
  4. 機械学習概論
    1. 機械学習の概要
    2. 三大学習法
      • 教師あり学習
      • 教師なし学習
      • 強化学習
    3. 機械学習データセットの紹介
    4. 機械学習におけるデータの著作権
    5. 専門書・参考書の紹介
  5. 教師あり学習
    1. 教師あり学習の概要
    2. クラス分類と回帰
    3. 過剰適合 (過学習) と適合不足 (学習不足)
    4. モデル複雑度と精度
    5. 多クラス分類
    6. 各種教師あり学習アルゴリズムの基礎理論と実践演習
      1. k-最近傍法
        • クラス分類
        • 回帰
      2. 線形モデル
        • 線形回帰
        • Ridge回帰
        • Lasso回帰
        • ロジスティック回帰
      3. サポートベクトルマシン
        • ハードマージン型線形モデル
        • ソフトマージョン型線形モデル
        • 非線形モデル
      4. 決定木
      5. アンサンブル学習
        • RandomForest
        • AdaBoost
    7. クラス分類の性能指標
  6. 教師なし学習
    1. 教師なし学習の概要
    2. 次元削減と特徴量抽出
    3. 各種教師なし学習アルゴリズムの基礎理論と実践演習
      1. 主成分分析 (次元削減)
      2. k-平均法 (クラスタリング)
      3. 凝集クラスタリング
      4. DBSCAN (クラスタリング)
    4. クラスタリングの性能指標
  7. 実装上の注意事項
    1. データの前処理 (スケール変換)
    2. テスト誤差の最小化 (k分割交差検証)
    3. ハイパパラメータの最適化
      • グリッドサーチ
      • ランダムサーチ
    4. 実データの読み込み方法
  8. まとめと質疑応答

講師

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。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
複数名
: 22,500円 (税別) / 24,750円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

持参品 等

本セミナーでは、演習を行いますので、以下の条件を満たしたノートパソコンを持参して下さい。

  • プラットフォームは、Windows、Linux、MacOSを問いません。
  • 演習環境を統一したいので、事前にMinicondaを用いて、Python 3.x (バージョン3系) をインストールしておいて下さい。
  • Minicondaを利用すると、演習で必要な標準・外部ライブラリがほとんど自動インストールされます。
    ただし、統合開発環境Spyder、機械学習ライブラリscikit-learn、および可視化ライブラリseabornは、追加インストールする必要があります。
    これらのインストール方法は、Windowsの場合、Anaconda Prompt、macOSやLinuxの場合、ターミナルを開き、コマンドラインより下記のコマンドを入力して個別にインストールしてください。
    • conda install spyder
    • conda install scikit-learn
    • conda install seaborn
  • 演習で使用するサンプルコードは,セミナー開催前に配布いたします.
  • 教師あり学習、教師なし学習とも、「各種学習アルゴリズムの基礎理論と実践演習」では、当日の進行状況に応じて、すべての手法が取り上げられない可能性があります。

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内登録をご希望の方は、割引特典を受けられます。
案内および割引をご希望される方は、お申込みの際、「案内の希望 (割引適用)」の欄から案内方法をご選択ください。

「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 22,500円(税別) / 24,750円(税込) で受講いただけます。

  • R&D支援センターからの案内を希望する方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 40,000円(税別) / 44,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
  • R&D支援センターからの案内を希望しない方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)

2日間コースのお申込み

セット対象セミナー

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 Zoomのシステム要件テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

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