ゼロから始めるPython機械学習

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本セミナーでは、機械学習を実務に活用するための手法について、基礎から解説いたします。

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プログラム

本セミナーでは、機械学習を実務に活用するための手法を学ぶことができます。まず機械学習モデル作成を行うための基本的な手順を学習し、その後にPython言語を使用してモデルの構築と評価を行う方法を学びます。講義では機械学習モデルの中でも特に様々な業務に活用されている「ランダムフォレスト」モデルを例に、実際にPython言語を書いて動かしながら作成と評価を行うことで、機械学習プロジェクトの適切な進め方を体得することができます。  本セミナーは、機械学習を研究やビジネスに導入したいと考えている方に向けて、その概要と流れを把握して、Python言語で実践できるようになるための最適な内容となっております。使用するPythonコードは提供いたしますので、セミナー終了後もご利用いただけます。  機械学習を実務に活用するための「基礎から応用まで」を厳選しておりますので、是非この機会に機械学習の世界への第一歩を踏み出してみましょう!

  1. 機械学習の概要
    1. 機械学習とは
    2. 機械学習モデルの3つの目的
    3. 機械学習モデル作成の進め方
  2. Python言語の基礎
    1. Python言語と開発環境Google Colaboratory
    2. Python言語の基本的操作
      • 四則演算
      • 変数
    3. 外部ファイルの読み込みと保存
    4. データの前処理
      • 欠損値の処理
      • ファイルの結合
    5. データの基本的な集計と可視化
  3. 識別モデルの実行と評価
    1. 決定木アルゴリズム
    2. ランダムフォレストによる識別モデル
    3. 識別モデルの実行方法
    4. 識別モデルの評価方法
    5. Python言語による実践
  4. 回帰モデルの実行と評価
    1. ランダムフォレストによる回帰モデル
    2. 回帰モデルの実行方法
    3. 回帰モデルの評価方法
    4. Python言語による実践

受講料

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