日時
- 2018年3月22日 10時30分〜 2018年3月22日 17時15分
中止
プログラム
- はじめに
- Python入門講座
- Pythonの特徴
- コーディング方法
- 機械学習ライブラリ (scikit – learn) の使い方
- サンプルコードを用いた実践演習
- 参考書の紹介
- 機械学習概論
- 機械学習の概要
- 三大学習法 (教師あり学習,教師なし学習,強化学習)
- 専門書・参考書の紹介
- 教師あり学習
- 教師あり学習の概要
- クラス分類と回帰
- 過剰適合と適合不足
- 各種学習アルゴリズムの基礎理論と実践演習
- k – 最近傍法
- 線形モデル
- サポートベクトルマシン
- ナイーブベイズ分類器
- 教師なし学習
- 教師なし学習の概要
- データの前処理とスケール変換
- 次元削減と特徴量抽出
- 各種学習アルゴリズムの基礎理論と実践演習
- k – 平均法
- 凝集型クラスタリング
- DBSCAN
- まとめ
会場
受講料
- 1名様: 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 複数名: 59,000円(税別) / 64,900円(税込)
持参品
- Python 3.x, Anaconda, mglearn をインストールしたノートPCをご持参下さい。
- プラットフォームは,Windows,Linux,MacOSを問いません。
- 必要なライブラリをインストールする場合もありますので,無線LAN機能を搭載したノートPCを推奨します。
- ある程度のプログラミング経験のある企業技術者を対象に企画しております。
- ノートPCをお持ちにならなくても、スクリーン上で確認することができます。