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(12/14)<製造業向け>データサイエンス入門講座 〜機械学習によるデータ分析の 正しい手順・進め方と結果の見方〜

<製造業向け> データサイエンス入門講座
〜機械学習によるデータ分析の
正しい手順・進め方と結果の見方〜


■データ分析プロセスの基礎知識■
■データの収集方法、前処理・扱い方■
■分析結果の評価指標・評価方法■

実際にデータをどう扱って処理し、活かしていけばよいか分からない・・・・

自分自身で正しくデータ分析を行う、データ分析結果を正しく評価するためには

分析に適した・適していないデータ形式、データの収集・前処理・扱い方、データ分析の正しいやり方・手順

データ分析をこれから始める方、データ分析結果を受け取る方、データ分析を依頼する方は是非

日 時 2018年12月14日(金)  10:00〜16:30
会 場 東京・品川区大井町 きゅりあん  5 F 第1講習室  会場地図
受講料(税込) 48,600円  (会員受講料46,170円)  会員登録について
定価:本体45,000円+税3,600円
会員:本体42,750円+税3,420円
【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン(1名あたり定価半額24,300円)】
※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、上記1名あたりの金額で受講できます。
※受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
(申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※会員割引やその他の割引の併用はできません。

 なお、本システムのお申し込み時のカート画面では割引は表示されませんが、
上記条件を満たしていることを確認後、ご請求書またはクレジット等決済時等に
調整させて頂きます。

備 考資料・昼食付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。
 キーワード:人工知能,AI,機械学習,データ分析,データサイエンス,データサイエンティスト

講師

(株)日立製作所 研究開発グループ 知能情報研究部 主任研究員 鴨志田 亮太 氏
【専門】機械学習・最適化技術を利用したシステムの研究開発/データ分析プロセス習熟サポートに関する研究
【講師紹介】


講演趣旨

 機械学習・ディープラーニング・人工知能(AI)技術が注目され、データ分析を実務に活用したいと考える方が急増しています。オープンソースの機械学習ツールが充実してきたことで、高度なアルゴリズムを利用した分析を容易に行うことができるようになりました。
 しかし、正しい分析の手順・正しい分析結果の評価方法が分からなければ、ツールを正しく使いこなすことはできません。分析の手順・結果の見方が間違っていると、質の高い分析結果を得ることができないばかりでなく、誤った分析結果に基づき誤った判断を下してしまう恐れもあります。
 本セミナーでは、データ分析の正しいやり方・手順を学び、自分自身で正しくデータ分析を行えるようになること、データ分析結果を正しく評価できるようになることを目指します。

※複数名で受講の際は、備考欄に受講される方の「氏名・部署名・メールアドレス」を
ご連絡ください。

(12/14)<製造業向け>データサイエンス入門講座 〜機械学習によるデータ分析の 正しい手順・進め方と結果の見方〜

価格:

48,600円 (税込)

[ポイント還元 2,430ポイント〜]
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講演内容

1.データの前処理・扱い方
 1.1 分析に適したデータ形式、適していないデータ形式
 1.2 特徴量(説明変数)の分類
 1.3 カテゴリ変数の扱い方 
 1.4 欠損値の扱い方
 1.5 データの正しい可視化方法
 1.6 データ収集時・前処理時の注意点

2.機械学習の基本と利用時の注意点
 2.1 機械学習とは  
 2.2 代表的なアルゴリズムとその分類
 2.3 機械学習アルゴリズム利用時の注意点
 2.4 ディープラーニングとその使いどころ

3.分析結果の評価法
 3.1 回帰モデルの評価基準
 3.2 分類(識別)モデルの評価基準
 3.3 精度以外の評価基準とその重要性

4.機械学習によるデータ分析のすすめ方
 4.1 パラメータ調整の必要性とその方法
 4.2 過学習についてとその対策
 4.3 性能向上のために何をするべきか

5.ビジネスへの適用について
 5.1 分析結果を現場にどう受け入れてもらうか
 5.2 機械学習の前にやるべきことはないか
 5.3 実運用時の課題
 5.4 その分析は解くべき課題を解決するものか
 5.5 分析結果の公平性
 5.6 真実は常に一つ?

  □質疑応答□

留意事項

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