機械学習、ディープラーニングにおけるデータの前処理と解析のポイント

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現在のビッグデータ分析の基本手法とも言える「機械学習」は、多くのビジネスの現場を変えようとしています。機械学習に基づく分類、予測、異常検知などはあらゆるシーンに適用できます。  本講座では、まずPythonの基本からデータハンドリングまでを学び、機械学習の概論から基礎実践、最後は近年注目されている深層学習(ディープラーニング)の実践まで実施します。より高度な分析への入門や、機械学習、ディープラーニングを取り入れたシステム開発や企画をする上での実践的な知識の収集としてご活用ください。

  1. Python入門
    1. Jupyter-notebookの基本操作
    2. Pythonの文法基礎
    3. Pandasの基本操作
    4. データの可視化
  2. 機械学習入門
    1. 機械学習概論
    2. 教師なし学習
    3. クラスタリング (k-means)
    4. 教師あり学習
    5. SVM、RandomForest、Neural Network
  3. 深層学習入門
    1. 深層学習とは
    2. CNN (Convolutional Neural Network) の実装

会場

株式会社 技術情報協会
141-0031 東京都 品川区 西五反田2-29-5
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