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

インフォマティクス・機械学習精度向上のためのデータ収集・解析の進め方

Zoomを使ったライブ配信セミナー

インフォマティクス・機械学習精度向上のためのデータ収集・解析の進め方

オンライン 開催

開催日

  • 2020年10月28日(水) 10時30分 16時30分

修得知識

  • 「最適な複雑さ」のモデル
  • 汎化性能と過学習防止のポイント
  • インフォマティクス/機械学習の精度を左右するデータセットの要件やデータ収集のルール
  • 適切な結果を得るための必要サンプルサイズの考え方

プログラム

 近年、インフォマティクス・機械学習ヘの期待は非常に大きなものになっています。しかし、その大きな期待に応えられるほどの人材・人手が確保できていないというのが現状です。人手不足ということは、インフォマティクス・機械学習を身に付ければ、希少人材になれるということを意味します。本講座がきっかけとなり、一人でも多くの方が、インフォマティクス・機械学習の世界に飛び込み、企業や研究所で活躍されることを願っております。
 本講座の位置づけは、先ずは講義を気軽に聞けて、インフォマティクス・機械学習の大雑把なイメージがつかめるようになっているといいなと思っています。そのため、本講座の細かい部分を全部正しく理解しようと頑張る必要はありません。なんとなく機械学習っていうのはこういうもので、こういうアルゴリズムで、こういう特徴があって、こういう風に使えるんだ、というのがイメージできればそれでいいと思っています。

  1. インフォマティックス・機械学習基礎
    1. インフォマティックス・機械学習とは
    2. 機械学習の使い方 (PythonとR)
    3. 教師あり学習とは (回帰)
    4. 教師なし学習とは (分類)
  2. 複雑なモデルの問題
    1. 最適な複雑さのモデルとは (汎化性能と過学習)
    2. 次元の呪い
    3. 変数選択
    4. 多重共線性
  3. 最適なモデルをつくるために
    1. 赤池情報量基準 (AIC)
    2. クロスバリデーション (交差検証)
    3. 教師なし学習における次元削減 (主成分分析)
    4. 教師なし学習における類似度と非類似度 (クラスター分析)
  4. インフォマティックス・機械学習の事例
    1. 決定木分析とランダムフォレスト法
    2. ナイーブベイズ分類法
    3. ガウス過程法
    4. サポートベクターマシン
  5. インフォマティックス・機械学習における注意点
    1. データセット作成上のルール
    2. 最適なサンプルサイズ
    3. デザインする上での注意点
    4. 機械学習の今後の展望
    • 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
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 49,500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 45,000円(税別) / 49,500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 50,000円(税別) / 55,000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)
  • 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。

本セミナーは終了いたしました。

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2021/4/15 マテリアルズインフォマティクス概論 オンライン
2021/4/15 非データサイエンティストのための時系列データ分析の基礎と実践 オンライン
2021/4/15 知財業務におけるDX導入と活用の方法 オンライン
2021/4/15 データから本質的な情報を取り出す予測・縮約・分類のための統計・多変量解析 基礎と実際 オンライン
2021/4/16 マテリアルズインフォマティクスの基盤となる「計算科学シミュレーション技術」 オンライン
2021/4/19 事業化成功・失敗例を踏まえたAI (人工知能) を用いた医療機器開発戦略とレギュレーション対応 オンライン
2021/4/20 マテリアルズ・インフォマティクスにおける統計学的基礎とデータ生成のための計算科学技術 オンライン
2021/4/21 品質管理に用いられる統計解析の理論と実践 オンライン
2021/4/21 技術者・研究者のための実験計画法入門講座 オンライン
2021/4/21 スモールデータ解析のすすめ方と実問題解決への応用 オンライン
2021/4/23 基礎から学ぶベイズ統計学と実用例 オンライン
2021/4/23 因果探索と確率的グラフィカルモデル オンライン
2021/4/23 CSR/CTD作成・読解のために必要な統計解析の考え方、表現方法 東京都 会場・オンライン
2021/4/23 少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用 オンライン
2021/4/26 人工知能 (AI) による研究開発テーマの発掘と活用法 オンライン
2021/4/26 「統計的品質管理を極める」コース オンライン
2021/4/26 自動運転・運転支援における環境認識技術 オンライン
2021/4/26 科学技術者のための統計入門 (はじめの一歩) オンライン
2021/4/26 GMP/GQP分野で仕事をするのに役立つ知識を身につけるコース オンライン
2021/4/27 Excelを用いた基本統計解析手法の進め方 オンライン