本講演では、アンサンブル学習とよばれるデータサイエンスの手法について学びます。アンサンブル学習とは、比較的簡単な機械学習アルゴリズムを組み合わせることで、高い予測性能を達成することができる方法です。講演ではまずデータサイエンスの基礎から始め、次に機械学習において広く使われている学習モデルである決定木について紹介します。その後、決定木の予測性能を向上させるためのアンサンブル学習について解説します。
アンサンブル学習には多くの種類がありますが、バギング、ランダムフォレスト、ブースティングといった代表的な手法について、基本的な考え方から説明します、それぞれの手法について、機械学習でよく用いられるプログラミング言語Pythonによる簡単なデモを実行しながら学んでいきます。
- 機械学習の紹介
- 応用例
- 機械学習とPython
- データサイエンスの問題設定
- 母集団とデータ・サンプリング
- 学習と予測
- 決定木
- 決定木とは
- 決定木による予測
- 決定木の学習
- 予測性能の評価
- データへの過剰適合
- モデル選択
- 集団学習
- 集団学習の初歩
- バギング
- ブートストラップ
- ブートストラップによるアンサンブル: 判別分析
- ブートストラップによるアンサンブル: 回帰分析
- 例
- ランダムフォレスト
- ランダムフォレストの学習法
- ランダムフォレストによる特徴量評価
- 例
- ブースティング
- 基礎事項
- ブースティング:2値判別
- 損失関数とブースティング
- 例
- 勾配ブースティング
- 問題設定
- 回帰分析の場合
- 多値判別の場合
- 回帰木による勾配方向の推定
- 勾配ブースティングの学習法
- 例
複数名同時受講割引について
- 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
- 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
- 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
- 他の割引は併用できません。
アカデミック割引
- 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
- 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
- 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
- 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
- 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
ライブ配信セミナーについて
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