機械学習の基礎と導入のポイント

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本セミナーでは、機械学習の概論や、機械学習に必要な数学の知識から始まり、機械学習の基本的な手法、産業応用の事例などを網羅して説明いたします。

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プログラム

近年、機械学習が流行となっており、様々な分野での導入や活用が進んでいます。その一方で、これまで機械学習の経験がない人にとっては、初期導入や初学に対して敷居を感じるのも事実です。  本講演では、機械学習の知識や経験が無い方を対象として、機械学習の概論や、機械学習に必要な数学の知識から始まり、機械学習の基本的な手法、産業応用の事例などを網羅して説明します。この講演を通じて、機械学習の考え方とはさほど難しくないものなのだ、ということを感じ取って頂ければ幸いです。

  1. なぜ機械学習が流行しているのか?
  2. 機械学習概論
  3. 機械学習に必要な数学の知識
    1. 確率・統計の基礎
    2. 微分・積分
    3. 線形代数
    4. 最適化の基礎
  4. 機械学習について
    1. 教師なし学習
      1. クラスタリング
      2. 混合カウスモデル
      3. 隠れマルコフモデル
    2. 教師あり学習
      1. 回帰分析
      2. ロジスティック解析
      3. 決定木
      4. 判別分析
      5. サポートベクタマシン
      6. ニューラルネットワーク
      7. ディープラーニング
  5. 機械学習の産業応用例
  6. 機械学習で注意すべきこと
  7. まとめ

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