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

知っておきたい機械学習を用いたデータ分析の正しい進め方

知っておきたい機械学習を用いたデータ分析の正しい進め方

~データの収集と前処理、機械学習の概要/利用時の注意点、分析結果の評価技術、ビジネスへの応用~
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やり方・手順を学び、自分自身で正しくデータ分析を行えるようになること、データ分析結果を正しく評価できるようになることを目指します。

開催日

  • 2022年7月25日(月) 13時00分 16時30分

修得知識

  • データ分析プロセスの基礎知識
  • データの収集方法、前処理・扱い方
  • 分析結果の評価指標・評価方法

プログラム

 機械学習・ディープラーニング・人工知能 (AI) 技術が注目され、データ分析を実務に活用したいと考える方が急増しています。オープンソースの機械学習ツールが充実してきたことで、高度なアルゴリズムを利用した分析を容易に行うことができるようになりました。
 しかし、正しい分析の手順・正しいデータの取扱い方が分からなければ、ツールを正しく使いこなすことはできません。分析の手順・結果の見方が間違っていると、質の高い分析結果を得ることができないばかりでなく、誤った分析結果に基づき誤った判断を下してしまう恐れもあります。
 本セミナーでは、データ分析の正しいやり方・手順を学び、自分自身で正しくデータ分析を行えるようになること、データ分析結果を正しく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. 分析に適したデータ形式
    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. データ収集時・前処理時の注意点
  2. 機械学習の基本と利用時の注意点
    1. 機械学習とは
    2. 代表的なアルゴリズムとその分類
    3. 機械学習アルゴリズム利用時の注意点
    4. ディープラーニングとその使いどころ
  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とその重要性
  4. 機械学習によるデータ分析のすすめ方
    1. パラメータ調整の必要性とその方法
    2. 過学習についてとその対策
    3. 性能向上のために何をするべきか
  5. ビジネスへの適用について
    1. ビジネスへの適用事例
    2. ビジネス適用時の課題
    • 質疑応答

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
: 30,400円 (税別) / 33,440円 (税込)
複数名
: 20,000円 (税別) / 22,000円 (税込)

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 20,000円(税別) / 22,000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 40,000円(税別) / 44,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 60,000円(税別) / 66,000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。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • 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。
  • 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。

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
2024/4/4 多変量解析・データ処理 超入門 オンライン
2024/4/5 分析法バリデーションコース (2日間) オンライン
2024/4/5 計算ブラックボックスからの脱却と精度評価の本質に迫る オンライン
2024/4/9 体外診断用医薬品の性能評価に必須の統計解析基礎講座 オンライン
2024/4/10 Pythonによる時系列データ分析とその活用 オンライン
2024/4/11 技術者・研究者のための多変量解析入門講座 オンライン
2024/4/12 機械学習/Deep Learningの画像データ前処理に活用できる画像フィルタリングの基本と最新動向 オンライン
2024/4/12 希少疾病用医薬品の市場、売上予測と事業化戦略 オンライン
2024/4/15 アンメットメディカルニーズの発掘法と戦略構築への活用 オンライン
2024/4/15 ディープラーニングの基礎と実践 オンライン
2024/4/15 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
2024/4/16 企業人が使う機器分析入門 オンライン
2024/4/17 ルールベースと機械学習ベースの画像認識技術 オンライン
2024/4/18 生成AIをめぐる著作権問題の最前線 東京都 会場・オンライン
2024/4/18 統計学の基礎から学ぶ実験計画法 (2日間) オンライン
2024/4/19 実験計画法・ベイズ最適化を用いた効率的な実験デザイン オンライン
2024/4/19 ディープラーニングの基礎と実践 オンライン
2024/4/19 自然言語処理の基礎と生成AI・大規模言語モデルの研究開発への活用 オンライン
2024/4/22 リアルワールドデータ (RWD) を活用するための薬剤疫学基礎セミナー オンライン
2024/4/22 安全性定期報告書等の作成にむけた安全性集積データの見方・評価と文章作成のコツ オンライン

関連する出版物

発行年月
2023/12/27 キャピラリー電気泳動法・イオンクロマトグラフィーの分析テクニック
2023/6/30 生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用
2022/12/31 機械学習・ディープラーニングによる "異常検知" 技術と活用事例集
2022/8/31 医療機器の設計開発における統計的手法とそのサンプルサイズ設定
2021/10/25 AIプロセッサー (CD-ROM版)
2021/10/25 AIプロセッサー
2021/10/18 医療機器の設計・開発時のサンプルサイズ設定と設定根拠
2021/7/30 マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
2021/7/14 AIビジネスのブレークスルーと規制強化
2021/6/30 人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明
2021/6/28 AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
2020/8/11 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート
2020/7/31 生体情報センシングと人の状態推定への応用
2020/4/30 生体情報計測による感情の可視化技術
2020/3/26 ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点
2020/3/24 リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 - 各データベースの選択と組み合わせ -
2019/2/28 においを "見える化" する分析・評価技術
2019/1/31 センサフュージョン技術の開発と応用事例
2018/5/31 “人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用
2018/4/25 統計学的アプローチを活用した分析法バリデーションの評価及び妥当性