本セミナーでは、機械学習を用いたデータ分析を行う際の正しい手順、注意点を分かりやすく解説いたします。
機械学習・ディープラーニング・人工知能技術の流行により、これらの技術を用いてビジネスの課題を解決するデータサイエンティストという職種が注目を集めています。機械学習・ディープラーニングについてはさまざまな書籍が刊行され、オープンソースのライブラリも充実してきています。これらの書籍を参照し、ライブラリを利用することで、誰でも簡単に機械学習を利用したデータ分析を行うことが可能となりました。 しかし、実際のビジネスに機械学習技術を適用するためには、ライブラリを利用できるだけでは不十分です。データの前処理やパラメータの調整、結果の評価手法など、データ分析の正しいやり方・手順を理解していなければ、質の高い分析結果を得ることができないだけでなく、誤った判断を下してしまう危険性もあります。また、データ分析を外部に委託する場合も、分析結果の妥当性を正しく判断するためには、分析を依頼する側にも正しい知識が求められます。 本セミナーでは、データ分析の正しいやり方・手順を学び、自分自身でデータ分析を行えるようになること、または他者の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。
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