本セミナーでは、実際の業務で活用されているデータ分析技術を題材に、予測モデル作成の考え方や、モデルの精度・妥当性の判断、データの扱い方、結果の解釈をわかりやすく解説いたします。
実際の業務で活用されているデータ分析技術を題材に、特に機械学習を用いた予測モデルを作成する際に重要となる考え方やポイントを重点的に学びます。現在では、データを入力すれば自動的に予測モデルが生成されるツールも多く登場しており、以前よりも手軽に機械学習を扱えるようになりました。しかし、単にデータを渡して結果を得るだけの“丸投げ”の使い方では、実務の現場で本当に役立つ「使える」モデルを構築することはできません。モデルの精度や妥当性を判断する視点、データの扱い方、結果の解釈など、実務で成果を出すためにはいくつかの重要なポイントがあります。 本講座では、そうした実務に耐えうる予測モデルを構築するための基本的な考え方や進め方を、具体的な視点とともにわかりやすく紹介します。なお、本講座は1日で学ぶ形式のため、内容は入門的な位置づけの導入編となっていますが、実務を意識した実践的な視点を身につけることを目的としています。
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