Pythonによる機械学習入門(AI3220_02)
AI3220_01 Pythonによる機械学習入門
日時:2020年11月25日(水) 15:00〜18:00、11月26日(木)15:00〜18:00(2日間)
講師:林田 隆則(チームAIBOD シニアアナリスト)
受講料:¥50,000円(税別)
定員:20名(先着順)
「機械学習とはどんなもので何ができるのか?」から始めて機械学習の基本「回帰」「分類」についてまで、
座学による解説とPythonによるハンズオンで機械学習の実現方法を習得します。
座学では難しい数式はなるべく使わずに機械学習のしくみ・考え方を解説します。
「機械学習に興味があってこれから本格的に学びを始めたい」方や
「機械学習のしくみについて基本から理解したい」方におすすめです。
次のような方におすすめです。
・機械学習に興味があり、これから機械学習プログラミングを始めたいと考えているエンジニアの方
・機械学習のしくみを理解して、プログラミングで機械学習が動くところを体験してみたい方
・プログラミング言語Pythonによる機械学習に挑戦してみたい方
機械学習とは 1日目:180分 15:00 30分 イントロダクション 15:30 20分 演習環境(Google Colaboratory)の説明 15:50 120分 (途中休憩5分) (1)回帰〜未知のデータに対する出力の予測 回帰分析のアルゴリズム 17:50 10分 質疑応答・クロージング 2日目:180分 15:00 80分 Pythonによる機械学習 教師あり分類モデルのアルゴリズム 16:20 5分 (休憩) 16:25 80分 (2)分類〜未知のデータにラベルを付ける[2] 教師なし分類分類モデルのアルゴリズム 17:45 15分 質疑応答・クロージング 講義概要
機械学習でできること
Pythonで機械学習を体験する
(1)回帰〜未知のデータに対する出力を予測する
線形回帰モデル
(2)分類〜未知のデータにラベルをつける
教師あり分類
教師なし分類〜データのクラスタリングタイムテーブル
~
15:30
機械学習とは
機械学習でできること
~
15:50
~
17:50
(休憩あり)
Pythonによる回帰分析
回帰分析モデルの評価と可視化
回帰分析モデルの精度向上
~
18:00
~
16:20
(2)分類〜未知のデータにラベルを付ける[1]
Pythonによる教師あり分類
教師あり分類モデルの評価
教師あり分類モデルの精度向上
~
16:25
~
17:45
Pythonによる教師なし分類
教師なし分類モデルの評価と可視化
~
18:00
イベント情報
開催日(初回) | 11-25-2020 3:00 pm |
イベント終了日 | 11-26-2020 6:00 pm |
申込受付開始日 | 11-12-2020 |
定員 | 20 |
申し込み期限 | 11-24-2020 12:00 pm |
受講料 | ¥50,000(税別) |
カテゴリー | AI実践演習コース |