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機械学習によるデータ分析の正しい進め方とビジネスへの適用

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機械学習によるデータ分析の正しい進め方とビジネスへの適用

オンライン 開催

概要

本セミナーでは、データ分析の正しい具体的なやり方・手順を学び、自分自身でデータ分析を行えるようになる事、または他者のデータ分析結果を評価できるようになることを目指します。

開催日

  • 2021年12月13日(月) 10時30分 16時30分

受講対象者

  • データ分析を始めようとしている方
  • データ分析結果を受け取る方
  • データ分析を依頼する方

修得知識

  • データ分析プロセスの基礎知識
  • データの前処理・扱い方 (整形方法・欠損値処理等)
  • 分析結果の評価指標・評価方法
  • 分析時の注意点 (やり方・手順を誤るとどのような結果となるか)

プログラム

 「データサイエンス」と云う言葉がバズワード化しているにも拘わらず、データサイエンティストの数は依然大きく不足しており、その人材の育成は急務とされています。
 本セミナーはこのようなニーズに応える事を目的として企画されており、より正確には機械学習を用いたデータ分析の手法を実務的な観点から習得して頂く事を目的としています。機械学習のアルゴリズム自体は書籍を参照しライブラリを利用することができても、実際にデータをどう扱って処理し、活かしていけばよいか分からない、という声がよく聞かれます。データの前処理や分析の正しいやり方・手順を理解していなければ、質の高い分析結果に至ることはできず、誤った判断を下してしまう危険性もあります。分析を行う側だけでなく、分析を依頼しその結果を受け取る側も、その結果を正しく判断することが求められます。
 本セミナーでは、具体的にデータ分析の正しいやり方・手順を学び、自分自身でデータ分析を行えるようになる事、または他者のデータ分析結果を評価できるようになることを目指します。

  1. データの前処理・扱い方
    1. データ分析のためのデータ形式
    2. 特徴量 (説明変数) の分類
    3. カテゴリ変数の扱い方
    4. 欠損値の扱い方
    5. データの正しい可視化方法
    6. データ収集・整形時の注意点
  2. 機械学習の基本と利用時の留意点
    1. 機械学習とは
    2. 機械学習の代表的な分類
    3. 代表的なアルゴリズム
    4. データ特性に応じた手法の選択
    5. ディープラーニングとは
    6. ディープラーニングの使いどころ
  3. 分析結果の評価法
    1. 回帰モデルの評価基準
    2. 分類 (識別) モデルの評価基準
    3. 精度以外の評価基準の重要性
    4. 適合率・再現率・F値
    5. ROC曲線・AUC
  4. 機械学習によるデータ分析の進め方
    1. パラメータ調整の必要性とその方法
    2. 過学習とその対策 (交差検証法など)
    3. バイアスとバリアンスについて
    4. 学習曲線による現状の把握
  5. ビジネスへの適用について
    1. 分析結果を現場にどう受け入れてもらうか
    2. 機械学習の前にやるべきことはないか
    3. 実運用時の課題
    4. 分析結果の公平性
    5. 真実は常に1つ?
    6. ディスカッション

講師

  • 鴨志田 亮太
    株式会社 日立製作所 研究開発グループ 知能情報研究部
    主任研究員

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
: 47,000円 (税別) / 51,700円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

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、 視聴環境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。
本セミナーは終了いたしました。

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