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(1/22)機械学習の効果的活用に必要な データ前処理の基礎と実践ノウハウ

機械学習の効果的活用に必要な
データ前処理の基礎と実践ノウハウ


~データ分析の進め方、構造化/非構造化データの前処理方法とそのポイント~

データの前処理が機械学習の成果を左右する!
成果を生み出すために必要なデータ前処理の基礎知識から、構造化/非構造化データ(画像・自然言語・時系列)それぞれの前処理の勘どころまで、デモを含めて分かりやすく解説します。

日 時 2020年1月22日(水)  13:00~16:30
会 場 東京・港区浜松町 ビジョンセンター浜松町  4 F Iルーム  会場地図
受講料(税込) 44,000円  (会員受講料41,800円)  会員登録について
定価:本体40,000円+税4,000円
会員:本体38,000円+税3,800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22,000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。

本セミナーはサイエンス&テクノロジー株式会社が主催いたします。
得られる知識・実務でのデータ分析の進め方
・構造化/非構造化データの前処理方法
対 象 現場の生データに向き合い、どのように特徴量を作成すればよいかお悩みの方

講師

BULB株式会社 データサイエンティスト 足立 悠 氏​
 メーカーでSEやデータサイエンティスト、ITベンダーでデータアナリスト等を経て現職。また、雑誌記事や書籍の執筆、セミナー講師としても活動中。主な著書『初めてのTensorFlow』『ソニー開発のNeural Network Console入門』『機械学習のための「前処理」入門』。

講演趣旨

 データ活用を検討するとき、まずモデリングの技術(機械学習アルゴリズム)に目がいきがちです。モデル作成のためにアルゴリズムの知識は必要です。しかし、現場でデータに向き合い始めると、アルゴリズム以上にデータの前処理が重要であることを実感するでしょう。機械学習を効果的に活用できるかどうかは、データを前処理しどのように特徴量を作成するかにかかっています。
 本講演では、データを活用して解決したい問題、データの種類、利用するアルゴリズムなどによって、どのような点に気を付けて前処理をするとよいか、その勘所についてデモを含めて解説します。

※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。

(1/22)機械学習の効果的活用に必要な データ前処理の基礎と実践ノウハウ

価格:

44,000円 (税込)

[ポイント還元 2,200ポイント~]
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講演内容

1.はじめに
 1.1 データ活用の現状
 1.2 データ分析に必要なスキル
 1.3 データ分析プロセス
 
2.構造化データの前処理
 2.1 統計量の確認
 2.2 可視化
 2.3 欠損値や外れ値の処理
 2.4 数値データの処理
 2.5 カテゴリデータの処理
 
3.非構造化データ(画像)の前処理
 3.1 カラーチャンネルの変更
 3.2 ヒストグラムによる特徴量作成
 3.3 画像の水増し

4.非構造化データ(時系列)の前処理
 4.1 時間軸の作成
 4.2 スライド窓による特徴量作成
 4.3 目的変数の作成
 
5.非構造化データ(自然言語)の前処理
 5.1 形態素解析・分かち書き処理
 5.2 単語文書行列による特徴量作成
 5.3 共起語リストによる特徴量作成

6.おわりに

 □質疑応答・名刺交換□

留意事項

※書籍・セミナー・イーラーニングBOOKのご注文に関しましては株式会社イーコンプレスが担当いたします。

当社ホームページからお申込みいただきますと、サイエンス&テクノロジー株式会社から受講券および会場案内等をご指定の住所に送付いたします。
また、お申込の際、事前に会員登録をしていただきますとご購入時にポイントが付与され、 貯まったポイントはセミナーや書籍等のご購入にご利用いただけます。
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お見積書や領収書が必要な場合もお申し付けください。
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2.クレジットカード
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消費者還元期間:2019年10月1日~2020年6月
※還元額の上限はクレジットカード会社毎に決められています。
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