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Boostingのセミナー・研修・出版物

Pythonによるアンサンブル学習の基礎と応用

2024年3月29日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

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。

集団学習 (アンサンブル学習) による予測精度の向上と応用展開

2021年3月18日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

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、Pythonによるデモを交えて解説いたします。

時系列データ分析の基礎・モデル化と異常検知・機械学習への応用

2020年10月14日(水) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、機械学習を用いた「時系列データ分析」の基礎から、「将来予測」「異常検知」等への応用をわかりやすく解説いたします。

時系列データ分析の基礎・モデル化と異常検知・機械学習への応用

2020年7月21日(火) 10時30分17時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、機械学習を用いた「時系列データ分析」の基礎から、「将来予測」「異常検知」等への応用をわかりやすく解説いたします。

時系列データ分析の基礎・モデル化と異常検知・機械学習への応用

2020年4月27日(月) 10時30分17時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、機械学習を用いた「時系列データ分析」の基礎から、「将来予測」「異常検知」等への応用をわかりやすく解説いたします。

時系列データ分析の基礎と応用

2019年11月18日(月) 10時30分17時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、機械学習を用いた「時系列データ分析」の基礎から、「将来予測」「異常検知」等への応用をわかりやすく解説いたします。

Rによる機械学習入門

2019年7月19日(金) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

時系列データ分析の基礎・モデル化と異常検知・機械学習への応用

2019年4月22日(月) 10時30分17時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、機械学習を用いた「時系列データ分析」の基礎から、「将来予測」「異常検知」等への応用をわかりやすく解説いたします。

Rによる機械学習入門

2019年3月29日(金) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

決定木分析ノウハウ

2018年3月14日(水) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

画像局所特徴量と統計的学習手法による物体認識

2015年5月21日(木) 10時00分17時00分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、画像局所特徴量 ( SIFT , HOG )と統計的学習手法(AdaBoost)・アサンブル学習法(Random Forests)の組み合わせによる物体認識について、基礎からわかりやすく解説いたします。

画像局所特徴量と統計的学習手法による物体認識

2014年12月3日(水) 10時00分17時00分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、画像局所特徴量 ( SIFT , HOG )と統計的学習手法(AdaBoost)・アサンブル学習法(Random Forests)の組み合わせによる物体認識について、基礎からわかりやすく解説いたします。

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