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機械学習、ディープラーニングにおけるデータ前処理と予測精度向上のポイント

機械学習、ディープラーニングにおけるデータ前処理と予測精度向上のポイント

東京都 開催 会場 開催
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概要

本セミナーでは、データ抜けや異常値への対応、データ量の調整、次元の削減、特徴の強調等、画像、言語、音を数値変換するポイント、データの収集から加工まで実践力を身につけていただけます。

開催日

  • 2020年3月18日(水) 13時00分 ～ 17時00分
  • 2020年3月19日(木) 10時00分 ～ 17時00分

プログラム

　この講演では、機械学習、ディープラーニングの基本的な考え方から実践までを、2日間のコースで学びます。理論と同時に、実際のデータを活用した演習で理解を深めます。また、データの前処理に焦点をあて、データの工夫により精度を高める方法を学びます。Windows10 (64bit) パソコンをお持ちいただければ、機械学習、ディープラーニングを実践可能な環境の構築から、画像分類、異常検知などを試すことができます。自社の業務に機械学習、ディープラーニングを活用したい方に最適な講座です。

  1. 機械学習とは
    1. 定義
    2. 機械学習の種類
    3. ディープラーニングの種類
      1. 教師あり学習の基本
      2. 教師なし学習の基本
      3. 強化学習の基本
    4. 統計との関係
  2. データの扱い
    1. データの定義
    2. 現場で起こっていること
    3. データの特性を把握する
      1. 画像を数値情報へ変換する
      2. 言語を数値情報へ変換する
      3. 音を数値情報へ変換する
  3. 機械学習の精度を上げる
    1. 必要となる精度
    2. データと手法、どちらを工夫するか?
  4. データ前処理
    1. 抜け、異常値への対応
    2. 量を調整する (増やす/減らす)
    3. 次元を削減する
    4. 特徴を強調する
  5. 環境構築
    1. 必要なソフトウエア
    2. Pythonの設定 (Windows10端末の例)
  6. サンプルデータの説明
    1. デモで使用するサンプルデータの説明
  7. 画像
    1. 画像収集方法
    2. 画像に対する前処理
    3. 画像の分類
      1. 前処理による精度の差
      2. 手法 (CNNの有無) により精度の差
    4. CNNとは
  8. 音
    1. 音の収集方法
    2. 音に対する前処理
    3. 音の分類
      1. 前処理による精度の差
      2. 手法 (RNNの有無) により精度の差
    4. RNN (LSTM) とは
  9. 異常検知 (音、画像)
    1. オートエンコーダーを使用した異常検知
      1. 前処理による精度の差
    2. オートエンコーダーとは
  10. まとめ
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講師

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会場

株式会社 技術情報協会
東京都 品川区 西五反田2-29-5 日幸五反田ビル8F
株式会社 技術情報協会の地図
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主催

株式会社 技術情報協会
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
: 70,000円 (税別) / 77,000円 (税込)
複数名
: 65,000円 (税別) / 71,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、
    1名あたり 65,000円(税別) / 71,500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 70,000円(税別) / 77,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 130,000円(税別) / 143,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 195,000円(税別) / 214,500円(税込)
  • 同一法人内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。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。

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