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Pythonによる機械学習の基礎と実践

Pythonによる機械学習の基礎と実践

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概要

本セミナーでは、機械学習の基本的な手法である回帰(重回帰分析)、分類(ロジスティック回帰、サポートベクターマシン)、クラスタリング(k-means法)、主成分分析について基礎かrあ解説し、Pythonを用いた実装、結果の活用方法について解説いたします。

開催日

  • 2025年4月16日(水) 10時30分 ～ 16時30分

修得知識

  • 機械学習の基本的な手法
    • 回帰 (重回帰分析)
    • 分類
      • ロジスティック回帰
      • サポートベクターマシン
    • クラスタリング (k-means法)
    • 主成分分析

プログラム

　現在では、これまで想像もできなかったほどの大量のデータが収集・蓄積されています。それらのデータを適切に取り扱い、分析を行うことが、どの分野でも重要な課題となっています。また、実験などから得られる限られたデータから集団の姿を推測することもきわめて重要です。
　このセミナーでは、Excelを操作しながら、そのために必要な基礎知識を身につけることを目指します。単に計算の方法を知るだけでなく、なぜそのような計算を行うのかといった仕組みの理解についても重点をおいてお話しします。単に手法を覚えるだけでなく、身近なデータを基に、実感を伴った理解を大切にします。

  1. データの種類と基本的な取り扱い方
    1. 尺度 (しゃくど) を意識してデータを取り扱う
      1. 間隔尺度のデータとは?
      2. 順序尺度のデータとは?
      3. 名義尺度のデータとは?
    2. レコードとフィールドを意識してデータを取り扱う
      1. 収集したデータをどのようにして入力するか
        〜アンケートや伝票のデータはどう入力するか
      2. スタック形式とアンスタック形式の変換
  2. データの可視化による分析
    1. 分析の目的と可視化の方法
      1. 何を見たいかによって、利用するグラフの種類を決める
      2. 可視化に潜む落とし穴
        〜印象操作のテクニック (悪用禁止!)
    2. ヒストグラムによる分布の可視化〜収入のデータを例に
      1. 度数分布表の作成
        〜尺度によって作成の方法が異なる
      2. ヒストグラムの作成と分析
  3. 集団の特徴を見極める
    1. 代表値を求めて分析する〜収入/成績/スポーツのデータを例に
      1. 平均値/中央値/最頻値 (尺度による使い分け)
      2. 平均値の落とし穴
        〜そもそも平均値とは何か
    2. 散布度を求めて分析する
      1. 分散と標準偏差を求める〜間隔尺度の場合
      2. 四分位範囲を求める〜順序尺度の場合
      3. 平均情報量を求める〜名義尺度の場合
    3. 点推定と区間推定 (参考)
      1. 信頼区間とは
      2. 平均値の区間推定を行う
      3. 分散の区間推定を行う
    4. 集団の中での位置を知る (参考)
      1. 偏差値を求める
      2. パーセント単位での順位を求める
      3. 重要度を可視化する〜パレート図
  4. 項目同士の関係を知る
    1. 関係を可視化する
      1. 散布図の作成
      2. 相関関係について理解する
    2. 相関係数を求める
      1. 相関係数の意味を図形的に理解する
      2. 相関係数を求めて分析する
        〜気温とビールの売り上げの関係を例に
      3. 相関係数の落とし穴を知る
      4. 順序尺度や名義尺度での関係の強さ〜順位相関、クラメールの連関係数(参考)
  5. 回帰分析による予測を行う
    1. 単回帰分析による予測を行う
      1. 回帰分析とは
      2. 回帰式の係数と定数項を求める
      3. 回帰式により予測を行う〜面積から家賃を予測する
    2. 重回帰分析による予測を行う
      1. 先に予測を行ってみよう
        〜駅歩、築年数、面積から家賃を予測する
      2. 回帰式の係数と定数項などを求める
    3. 回帰分析のテクニックと落とし穴
      1. 名義尺度のデータを予測に使うには
      2. 多重共線性にご注意
    4. 多項式回帰による予測を行う (参考)
      1. 直線的でない関係でも回帰分析を行うには
    5. 時系列分析による予測を行う (参考)
      1. 周期的に変化するデータを基に予測を行うには
  6. 付録: さらにその先に進むために
    • 統計的検定、分散分析、ベイズ統計、機械学習などについての簡単な紹介資料をご用意します

※ (参考) の項目は、発展的な内容なので、資料のみの用意とします (時間があれば解説します)

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主催

株式会社 R&D支援センター
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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
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

受講の準備

開発環境として、Google Colaboratoryを利用してPythonのプログラムを作成いたします。
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    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

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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