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。
日時
- 2022年7月12日 10時30分〜 2022年7月12日 17時00分
開催予定
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。
- 機械学習の概要
- ビッグデータ時代
- 機械学習とは?
- 機械学習の分類
- 教師あり学習
- 識別
- 回帰
- 教師なし学習
- モデル推定
- パターンマイニング
- 半教師あり学習
- 深層学習 (ディープラーニング)
- 強化学習
- 機械学習の基本的な手順
- 前処理
- 次元の呪い
- 主成分分析による次元圧縮
- バイアスとバリアンス
- 評価基準の設定
- クロスバリエーション
- 簡単な識別器
- k-近傍法
- 評価指標
- F値
- ROC曲線
- Pythonの基礎と機械学習の実装方法 (Python解説)
- Pythonの基本的構文
- Scikit – learnを用いた機械学習の実装方法
- k近傍法による識別
- サポートベクトルマシン
- サポートベクトルマシンとは
- マージン最大化のための定式化
- ソフトマージン
- カーネル関数
- 簡単なカーネル関数の例
- 入れ子交差検証によるハイパーパラメータ調整
- ハイパーパラメータ探索
- サポートベクトルマシンによる識別 (Python解説)
- パーセプトロンから深層学習まで
- 単純パーセプトロン
- 誤り訂正学習
- 最小二乗法による学習
- 多層ニューラルネットワーク
- 誤差逆伝搬法による学習
- 深層学習とは
- 従来の識別学習との違い
- 深層学習の分類
- 多階層ニューラルネットワークの学習における問題
- 自己符号化器 (AutoEncoder) による事前学習
- 過学習の抑制
- 畳み込みニューラルネットワーク
- 深層学習による識別 (Python解説)
- 質疑応答
受講料
- 1名様: 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 複数名: 25,000円(税別) / 27,500円(税込)
案内割引・複数名同時申込割引について
R&D支援センターからの案内登録をご希望の方は、割引特典を受けられます。
案内および割引をご希望される方は、お申込みの際、「案内の希望 (割引適用)」の欄から案内方法をご選択ください。
「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
- R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 40,000円(税別) / 44,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
- R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 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 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000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。