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機械学習・ディープラーニングの基本と特徴量エンジニアリング

機械学習・ディープラーニングの基本と特徴量エンジニアリング

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開催日

  • 2022年1月21日(金) 10時30分 ～ 16時30分

プログラム

　機械学習はデータからパターンを抽出します。その際に重要なことは、以下にデータを加工しパターンを抽出しやすくするか、ということです。どんなにすぐれた機械学習の手法でも、データがそのパターンを<<隠して>>いては、パターンの抽出は非常に難しくなります。データがそのパターンを明示してくれていれば解析は非常に簡単に、早くなります。そのためデータ分析者は、まずデータの加工を学習すべきです。そのための第一歩として、初学者に平易に説明いたします。また、実際にサンプルプログラムで、データ加工の有無による精度の差も確認します。

  1. 機械学習とは
    1. 概要
    2. 学習方法の分類
    3. 活用する箇所
  2. ディープラーニングとは
    1. 概要
    2. 活用する箇所
  3. 機械学習のためのデータ準備
    1. データとは
    2. 画像・言語、音のデータ化
  4. 機械学習のプロセスと必要なデータ
    1. 学習の概要
    2. パラメータ調整
    3. データ量
  5. データ加工
    1. 前処理と特徴量エンジニアリング
    2. 前処理の概要
    3. 特徴量エンジニアリングの概要
  6. プログラムでの確認
    1. 前処理の実際
    2. 特徴量エンジニアリングの例
      1. 画像での特徴量エンジニアリング
      2. 音での特徴量エンジニアリング
      3. 言語での特徴量エンジニアリング
    3. 特徴量エンジニアリングを活用した場合の差
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講師

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主催

株式会社 トリケップス
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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 と 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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