コースコード | DBD064 |
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ITスキル標準 職種/レベル |
職種不問 |
コース概要 | ログ、センサー、ソーシャルなどの大量データの分析に有効な機械学習について、ケーススタディを通して学びます。SVMなどの手法を用いて、機械学習によるビジネス課題解決のアプローチを実践的に学習します。 |
到達目標 | ・機械学習の概念を理解し、ビジネス課題への適用方法が理解できる。 ・モデルの解釈と、チューニングが理解できる。 ・オープンソース?による機械学習の実装ができる。 |
対象者 | 大量データの分析に機械学習を活用し、ビジネスで成果を出したい方。 |
前提知識 | 高校数学程度の知識があり(行列・ベクトルの概念、Σの意味がわかる)、かつ「体感!機械学習‐ビッグデータ時代のシステムを支える技術‐」コース、および「Rによる統計解析‐分析結果を統計的に正しく理解し、次の意思決定に向けた提案へ‐」を修了しているか、または同等の知識があること。 |
内容 | 1.分析のプロセス/機械学習入門【1日目】 (1)機械学習の活用シーン、機械学習の流れ、機械学習の種類 2.サポートベクトルマシン (1)分類予測問題における機械学習の役割、SVMの境界の決め方、カーネル法 3.機械学習による分類モデル作成の流れ (1)過学習、ホールドアウト検証、交差検証、ハイパーパラメータとチューニング 4.総合演習(新規事業担当者として、欠損や不整合を含むスマホアプリの実データの分析から、予測モデルを作成し、提案作成)【2日目】 (1)集計、統計量算出による現状把握‐仮説構築、分析課題設定 (2)モデル作成/チューニング/評価‐モデルの結果から、提案作成 (3)中間/最終発表‐発表/講師フィードバック/ディスカッション |
教材サンプル | |
標準学習時間 | 16 |
学習形態 | グループ演習 |
カテゴリー | |
コースフロー | |
備考 | ・このコースは、10:00‐18:00の開催です。 ・このコースは、ブレインパッド社との提携コースのため、ブレインパッド社の研修会場にて開催します。 ・コース実施に必要となるご受講者の個人情報をブレインパッド社へ提供いたします。 ・このコースは、実事例をもとにしたケーススタディによる演習が中心です。 ・研修で利用する実データは予告なく変更することがあります。 ・このコースは、グループ演習を中心とした構成のため、研修効果の観点から最少開催人数を設けさせていただいております。ご了承のほどよろしくお願いいたします。 ※別途ご案内いたします。 |
受講料 | ¥242,000(税込) |