機械学習の基礎と業務活用のための問題設計

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本セミナーでは、近年のAIの主流である機械学習・深層学習の基礎を理解し、業務活用に向けた問題設計が行えるようになることを目指します。
また、Pythonの機械学習ライブラリを用いた実装例を紹介し、簡単なプロトタイプが作れるようになることを目指します。

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AI、機械学習、ディープラーニングという用語をよく聞く時代になりましたが、中々手を出せずにいらっしゃる方も多いかと思います。  本セミナーでは、近年のAIの主流である機械学習・深層学習の基礎を理解し、業務活用に向けた問題設計が行えるようになることを目指します。また、Pythonの機械学習ライブラリを用いた実装例を紹介し、簡単なプロトタイプが作れるようになることを目指します。

  1. 機械学習と深層学習の基礎
    1. 教師あり学習
    2. データセットと課題の定義
    3. 応用事例紹介
  2. 機械学習の実践と評価
    1. テーブルデータの分類 (プログラム解説)
    2. ディープラーニング
    3. 画像データの分類 (プログラム解説)
    4. モデルの評価
    5. 業務活用のための問題設計
  3. ハイパーパラメータチューニング
    1. ハイパーパラメータとは
    2. チューニング手法
    3. ライブラリを用いた実践 (プログラム解説)
  4. 近年の深層学習
    1. GAN
    2. 自己教師あり学習

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