Pythonで学ぶ機械学習入門セミナー

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本セミナーでは、機械学習の基本的な教師あり学習手法の考え方や理論的背景の説明とともに、Pythonを用いた簡単な例題を交えて機械学習の理解を深めます。

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プログラム

本セミナーでは、機械学習の基本的な教師あり学習手法の考え方や理論的背景の説明とともに、Pythonを用いた簡単な例題を交えて機械学習の理解を深めます。これから本格的な勉強を始める前に概要と雰囲気を掴むには最適かと思います。

  1. 機械学習の概要
    1. ビッグデータ時代
    2. 機械学習とは?
    3. 機械学習の分類
    4. 教師あり学習
      1. 識別
      2. 回帰
    5. 教師なし学習
      1. モデル推定
      2. パターンマイニング
    6. 半教師あり学習
    7. 深層学習 (ディープラーニング)
    8. 強化学習
    9. 機械学習の基本的な手順
      1. 前処理
      2. 次元の呪い
      3. 主成分分析による次元圧縮
      4. バイアスとバリアンス
      5. 評価基準の設定
        • クロスバリエーション
      6. 簡単な識別器
        • k-近傍法
      7. 評価指標
        • F値
        • ROC曲線
  2. Pythonの基礎と機械学習の実装方法 (Python解説)
    1. Pythonの基本的構文
    2. Scikit – learnを用いた機械学習の実装方法
    3. k近傍法による識別
  3. サポートベクトルマシン
    1. サポートベクトルマシンとは
    2. マージン最大化のための定式化
    3. ソフトマージン
    4. カーネル関数
    5. 簡単なカーネル関数の例
    6. 入れ子交差検証によるハイパーパラメータ調整
    7. ハイパーパラメータ探索
    8. サポートベクトルマシンによる識別 (Python解説)
  4. パーセプトロンから深層学習まで
    1. 単純パーセプトロン
    2. 誤り訂正学習
    3. 最小二乗法による学習
    4. 多層ニューラルネットワーク
    5. 誤差逆伝搬法による学習
    6. 深層学習とは
      1. 従来の識別学習との違い
      2. 深層学習の分類
    7. 多階層ニューラルネットワークの学習における問題
    8. 自己符号化器 (AutoEncoder) による事前学習
    9. 過学習の抑制
    10. 畳み込みニューラルネットワーク
    11. 深層学習による識別 (Python解説)

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