日時
- 2022年5月27日 10時30分〜 2022年5月27日 16時30分
開催予定
プログラム
機械学習はデータからパターンを抽出します。その際に重要なことは、以下にデータを加工しパターンを抽出しやすくするか、ということです。どんなにすぐれた機械学習の手法でも、データがそのパターンを<<隠して>>いては、パターンの抽出は非常に難しくなります。データがそのパターンを明示してくれていれば解析は非常に簡単に、早くなります。そのためデータ分析者は、まずデータの加工を学習すべきです。そのための第一歩として、初学者に平易に説明いたします。また、実際にサンプルプログラムで、データ加工の有無による精度の差も確認します。
- 機械学習とは
- 概要
- 学習方法の分類
- 活用する箇所
- ディープラーニングとは
- 概要
- 活用する箇所
- 機械学習のためのデータ準備
- データとは
- 画像・言語、音のデータ化
- 機械学習のプロセスと必要なデータ
- 学習の概要
- パラメータ調整
- データ量
- データ加工
- 前処理と特徴量エンジニアリング
- 前処理の概要
- 特徴量エンジニアリングの概要
- プログラムでの確認
- 前処理の実際
- 特徴量エンジニアリングの例
- 画像での特徴量エンジニアリング
- 音での特徴量エンジニアリング
- 言語での特徴量エンジニアリング
- 特徴量エンジニアリングを活用した場合の差
受講料
- 1名様: 47,000円(税別) / 51,700円(税込)
- 複数名: 57,000円(税別) / 62,700円(税込)
ライブ配信セミナーについて
- 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
- お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
- 開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
- タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
- ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
- 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
- Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。