本講演では、アンサンブル学習とよばれるデータサイエンスの手法について学びます。アンサンブル学習とは比較的簡単な機械学習モデルを多数組み合わせることで、高い予測精度を達成する方法です。
講演ではまずデータサイエンスの基礎から始め、次に機械学習において広く使われている決定木について紹介します。その後、決定木の性能を向上させるためのアンサンブル学習法について解説します。アンサンブル学習には多くの種類がありますが、バギング、ランダムフォレスト、ブースティングといった代表的な手法について、基本的な考え方から説明します。それぞれの手法について、プログラミング言語Pythonによる簡単な実装例を初歩から学んでいきます。
- 機械学習の紹介
- 応用例
- 統計的データ解析とランダム性
- 問題設定
- 機械学習とPython
- Jupyter Notebook
- 機械学習のためのライブラリ
- データサイエンスの問題設定
- 母集団とデータ・サンプリング
- 学習と予測
- 決定木
- 決定木とは
- 決定木の学習
- 予測性能の評価・データへの過剰適合
- 決定木のためのモデル選択
- アンサンブル学習
- アンサンブル学習の考え方
- さまざまなアンサンブル学習法
- バギング
- ブートストラップ
- ブートストラップによるアンサンブル:判別分析
- ブートストラップによるアンサンブル:回帰分析
- コードと例
- ランダムフォレスト
- ランダムフォレストの学習法
- ランダムフォレストによる特徴量評価
- コードと例
- ブースティング
- ブースティングの考え方
- 決定木に対する勾配ブースティング
- 勾配ブースティング:回帰分析の場合
- 勾配ブースティング:多値判別の場合
- 回帰木による勾配方向の推定
- 勾配ブースティングのアルゴリズム
- 二値判別のためのブースティング法
- コードと例
複数名同時受講割引について
- 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
- 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 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
- 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
- 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
- 他の割引は併用できません。
アカデミック割引
- 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
- 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
- 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
- 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
- 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
- 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
- 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。
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。
- セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
- 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
- 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。
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