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

Pythonによるアンサンブル学習の基礎と応用

Pythonによるアンサンブル学習の基礎と応用

オンライン 開催 デモ付き

概要

本セミナーでは、アンサンブル学習とよばれるデータサイエンスの手法について取り上げ、バギング、ランダムフォレスト、ブースティングの基本的な考え方からPythonによる実装例までやさしく解説いたします。

開催日

  • 2024年3月29日(金) 10時30分 16時30分

プログラム

 本講演では、アンサンブル学習とよばれるデータサイエンスの手法について学びます。アンサンブル学習とは比較的簡単な機械学習モデルを多数組み合わせることで、高い予測精度を達成する方法です。
 講演ではまずデータサイエンスの基礎から始め、次に機械学習において広く使われている決定木について紹介します。その後、決定木の性能を向上させるためのアンサンブル学習法について解説します。アンサンブル学習には多くの種類がありますが、バギング、ランダムフォレスト、ブースティングといった代表的な手法について、基本的な考え方から説明します。それぞれの手法について、プログラミング言語Pythonによる簡単な実装例を初歩から学んでいきます。

  1. 機械学習の紹介
    1. 応用例
    2. 統計的データ解析とランダム性
    3. 問題設定
    4. 機械学習とPython
    5. Jupyter Notebook
    6. 機械学習のためのライブラリ
  2. データサイエンスの問題設定
    1. 母集団とデータ・サンプリング
    2. 学習と予測
  3. 決定木
    1. 決定木とは
    2. 決定木の学習
    3. 予測性能の評価・データへの過剰適合
    4. 決定木のためのモデル選択
  4. アンサンブル学習
    1. アンサンブル学習の考え方
    2. さまざまなアンサンブル学習法
  5. バギング
    1. ブートストラップ
    2. ブートストラップによるアンサンブル:判別分析
    3. ブートストラップによるアンサンブル:回帰分析
    4. コードと例
  6. ランダムフォレスト
    1. ランダムフォレストの学習法
    2. ランダムフォレストによる特徴量評価
    3. コードと例
  7. ブースティング
    1. ブースティングの考え方
    2. 決定木に対する勾配ブースティング
    3. 勾配ブースティング:回帰分析の場合
    4. 勾配ブースティング:多値判別の場合
    5. 回帰木による勾配方向の推定
    6. 勾配ブースティングのアルゴリズム
    7. 二値判別のためのブースティング法
    8. コードと例
    • 質疑応答

講師

  • 金森 敬文
    東京工業大学 情報理工学院 数理・計算科学系
    教授

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)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 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、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

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
2024/5/16 浸透学習法 (PLM:Percolative Learning Method) の原理と応用 オンライン
2024/5/17 スパース推定の本質の理解と実装応用技術への展開 オンライン
2024/5/17 画像認識技術の初歩 オンライン
2024/5/23 ベイズ統計学の基礎と演習 オンライン
2024/5/23 ベイズ統計から学ぶ統計的機械学習 オンライン
2024/5/24 マテリアルインフォマティクスの材料開発への適用と活用事例 オンライン
2024/5/24 ChatGPTによる「丸投げ統計解析」の実施法 オンライン
2024/5/27 機械学習による適応的実験計画 オンライン
2024/5/27 外観検査へのAI導入と生成AIによるトレーニングデータ不足への対応 オンライン
2024/5/28 分子シミュレーションの基礎と高分子材料の研究・開発の効率化への展開 オンライン
2024/5/31 マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析 オンライン
2024/5/31 ベイズ統計学の基礎と演習 オンライン
2024/5/31 ChatGPTによる丸投げ統計解析/解析結果の解釈 オンライン
2024/6/4 ChatGPTによる「丸投げ統計解析」の実施法 オンライン
2024/6/10 機械学習 (ディープラーニング) の基礎・活用・実践 (全3回) オンライン
2024/6/10 Python基礎と機械学習 基礎 オンライン
2024/6/11 分子シミュレーションの基礎と高分子材料の研究・開発の効率化への展開 オンライン
2024/6/12 ChatGPTによる丸投げ統計解析/解析結果の解釈 オンライン
2024/6/12 デジタル時代のヘルスケアビジネスの立ち上げ方 東京都 会場・オンライン
2024/6/13 エンジニアのための実験計画法とExcel上で構築可能な人工知能を併用する非線形実験計画法 オンライン