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Pythonによる機械学習ハンズオンセミナー

Pythonによる機械学習ハンズオンセミナー

~実際に機械学習をPythonでやってみよう~
オンライン 開催 PC実習付き

アーカイブ受講をご希望の場合は、2022年3月9日ごろ配信開始予定 (視聴期間:配信後 10営業日間)

概要

本セミナーでは、初めての方でも安心してご受講いただけるようPythonの基礎から解説し、機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) についてExcelおよびPythonを使ってわかりやすく解説します。

開催日

  • 2022年2月25日(金) 10時30分 16時30分

プログラム

 Pythonは現在流行のプログラミング言語で、これをマスターするだけでも仕事に困らないと言われています。また、オフィスワーク、医療、金融と様々な分野で活用されており、エンジニアを目指す方以外にも勉強しておいて必ず役に立つツールです。さらに、病態の予測や株式の予測のような複雑な予測は、機械学習によりある程度可能になってきております。
 本講座では、先ずPythonの基礎を学びます。初めての方でも、実際にPythonでの基礎的なプログラミングをハンズオンでわかりやすく説明します。機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) についてExcelおよびPythonを使って紹介します。次いでPythonを使った機械学習を実践します。是非この機会に講座への参加をお待ちしております。

  1. 機械学習の基礎知識
    1. 機械学習とは
    2. Pythonと機械学習
    3. 環境構築
      1. OSとフレームワーク
      2. CPUとGPU
      3. NumPy
      4. matplotlib
      5. scikit-learn
      6. Jupiter
      7. Anacondaのインストール
      8. Pythonのインストール確認
  2. Pythonを実際に動かしてみよう
    1. Jupyter Notebookの環境設定
    2. Pythonの起動
    3. Pythonプログラミング基礎
      1. 演算
      2. 変数
      3. 条件分岐と関係演算子
      4. 関数
      5. リスト
      6. for文
      7. with文
      8. クラスとインスタンス
      9. import文とモジュールの概念
  3. 分類問題
    1. 分類問題とは
      1. 学習テストとテストセット
      2. ホールドアウトと交差検証
      3. k-分割交差検証
      4. 正答率・適合率・再現率・F値・ROC曲線下面積
    2. いろいろな分類器
      1. 決定木
      2. Random Forest
      3. AdaBoost
      4. Naive Bayes
      5. サポートベクターマシン (SVM)
  4. 回帰問題
    1. 回帰問題の基礎
      1. 最小二乗法
      2. 線形単回帰
      3. 線形重回帰
  5. 次元圧縮
    1. 次元の呪い
      1. 過学習
      2. 情報量規準
    2. 次元圧縮
      1. 主成分分析
      2. 主成分得点・固有値・因子負荷量
  6. クラスタリング
    1. 階層的クラスタリング手法
      1. Excelによる最短距離法
      2. Excelによるウォード法
    2. 非階層的クラスタリング手法
      1. k-means法
      2. 自己組織化マップ
  7. 機械学習をPythonでやってみよう
    1. Pythonによる要約統計量の計算
    2. Pythonによる回帰分析・重回帰分析
    3. Pythonによる決定木分析
    4. PythonによるSVM
    5. Pythonによる主成分分析
    6. Pythonによる回帰分析・重回帰分析
    7. Pythonによるクラスタリング
  8. 深層学習
    1. 機械学習から発展した深層学習
      1. 畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
      2. 再帰型ニューラルネットワーク (RNN)
      3. 物体検出
  9. おわりに
    • 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
: 30,400円 (税別) / 33,440円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込)

受講準備について

事前に、Anaconda Individual Editionのインストールをお願いします。
また、ソースコードのダウンロードをお願いいたします。
ソースコードのダウンロードは、開催日の1週間前からダウンロード可能となります。

複数名受講割引

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500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 30,400円(税別) / 33,440円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) 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。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
  • 他の割引は併用できません。
  • サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

  • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
  • 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
  • お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

ライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

お申し込みの際、通信欄に「ライブ配信希望」の旨を記載ください。
ライブ配信セミナーをご希望の場合、以下の流れ・受講内容となります。

  • 「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。
  • セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
  • 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。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

お申し込みの際、通信欄に「アーカイブ配信希望」の旨を記載ください。
アーカイブ配信セミナーをご希望の場合、以下の流れ・受講内容となります。

  • 「ビデオグ」を使ったアーカイブ配信セミナーとなります。
  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCなどからご視聴ができます。
  • お申し込み前に、 視聴環境 をご確認いただき、 視聴テスト にて動作確認をお願いいたします。
  • 後日(開催終了後から10日以内を目途)に、ID,パスワードをメールにてご連絡申し上げます。
  • 視聴期間は10日間です。ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
  • セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
  • 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。
  • 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。
本セミナーは終了いたしました。

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