ディープラーニングと機械学習プロジェクトの進め方

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本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。

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プログラム

AIの基礎となるディープラーニングの基本を学習します。ディープラーニングの中の様々の手法を確認することで、データからの特徴抽出のための考え方が身に付きます。また、後半は機械学習プロジェクトの進め方を学習します。  実際のプロジェクトを進める上での課題 (特徴量エンジニアリングはどうする、データ量が少ない、ハイパーパラメータの決定) などへの対処方法を学習します。  なお、無償のGoogle Colaboratoryを使用することで、実際に動きを確かめながら、学習することが可能です。

  1. ディープラーニングの基礎
    1. 機械学習とディープラーニングの違いは?
      1. ディープニューラルネットワークとは
      2. 把握すべきディープニューラルネットワークの特性
    2. ディープラーニングを分類し、その特徴を把握する
      1. 畳み込みニューラルネットワーク CNN (Convolutional Neural Network)
      2. 再帰型ニューラルネットワーク RNN (Recurrent Neural Network)
      3. 強化学習 (Deep Q – learning)
      4. その他の手法
  2. 機械学習プロジェクト進め方
    1. データ準備
    2. 一般的なデータ前処理
    3. 特徴量エンジニアリング
    4. 手法の定義
    5. パラメータ調整
      1. ハイパーパラメータとは
      2. ハイパーパラメータの自動調整 (optunaの活用)
    6. データ量に関する考察
    7. 基盤モデルと転移学習

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