セミナー

ディープラーニングの使いどころとは?
機械学習によるデータ分析の正しい進め方

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開催主旨

 機械学習・ディープラーニング・人工知能技術の流行により、これらの技術を用いてビジネスの課題を解決するデータサイエンティストという職種が注目を集めています。
 機械学習・ディープラーニングについてはさまざまな書籍が刊行され、オープンソースのライブラリも充実してきています。これらの書籍を参照し、ライブラリを利用することで、誰でも簡単に機械学習を利用したデータ分析を行うことが可能となりました。
 しかし、実際のビジネスに機械学習技術を適用するためには、ライブラリを利用できるだけでは不十分です。
 データの前処理やパラメーターの調整、結果の評価手法など、データ分析の正しいやり方・手順を理解していなければ、質の高い分析結果を得ることができないだけでなく、誤った判断を下してしまう危険性もあります。
 また、データ分析を外部に委託する場合も、分析結果の妥当性を正しく判断するためには、分析を依頼する側にも正しい知識が求められます。
 本セミナーでは、データ分析の正しいやり方・手順を学び、自分自身でデータ分析を行えるようになること、または他者のデータ分析結果を正しく評価できるようになることを目指します。

こんなことが学べるセミナーです
・データの正しい可視化方法
・機械学習によるデータ分析でできること
・ディープラーニングの使いどころ
・分析結果の評価法 
・機械学習によるデータ分析の進め方…など

概要

日時 2019年 8月 20日(火)10:00~17:00
(9:30 受付開始 休憩12:30~13:30)
会場 日刊工業新聞社 東京本社 セミナールーム
※会場には受講者用の駐車場が有りません。必ず最寄りの公共交通機関でご来場ください。
※当日の録音・録画は固くおことわり申し上げます。
受講料 43,200円(資料含む、消費税込)
※同時複数人数お申し込みの場合2人目から38,880円
※振込手数料は貴社でご負担願います。
※受講料は銀行振込で受講票及び請求書が到着次第、原則として開催日1週間前までにお支払いください。
  なお、キャンセルにつきましては開催日1週間前までの受付とさせて頂きます。
  1週間前までにご連絡がない場合はご欠席の方もキャンセル料として受講料全額を頂きます。
主催 日刊工業新聞社
お申込みについて ※弊社プライバシーポリシー(個人情報保護方針)をご一読いただき、申込みフォームより必要事項をご入力ください。
プライバシーポリシー
お問い合わせ先 日刊工業新聞社 総合事業局
教育事業部 技術セミナー係
TEL: 03-5644-7222
FAX: 03-5644-7215
E-mail : j-seminar@media.nikkan.co.jp
TEL受付時間:平日(土・日・祝日除く) 9:30-17:30

講師

鴨志田 亮太 氏

会場アクセス

日刊工業新聞社 東京本社
セミナールーム
東京都中央区
日本橋小網町14ー1
住生日本橋小網町ビル
セミナー会場案内図

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プログラム

1.データの前処理・扱い方
  1.1 データ分析のためのデータ形式
  1.2 特徴量(説明変数)の分類
  1.3 カテゴリ変数の扱い方
  1.4 欠損値の扱い方
  1.5 データの正しい可視化方法
  1.6 データ収集・整形時の注意点
2.機械学習の基本と利用時の留意点
  2.1 機械学習とは
  2.2 機械学習によるデータ分析でできること
  2.3 代表的なアルゴリズム
  2.4 データ特性に応じた手法の選択
  2.5 ディープラーニングとは
  2.6 ディープラーニングの使いどころ
3.分析結果の評価法
  3.1 回帰モデルの評価基準
  3.2 分類(識別)モデルの評価基準
  3.3 精度以外の評価基準の重要性
  3.4 適合率・再現率・F値
  3.5 ROC曲線・AUC
4.機械学習によるデータ分析の進め方
  4.1 パラメータ調整の必要性とその方法
  4.2 過学習とその対策(交差検証法など)
  4.3 バイアスとバリアンスについて
  4.4 学習曲線による現状の把握
5.ビジネスへの適用について
  5.1 分析結果を現場にどう受け入れてもらうか
  5.2 機械学習の前にやるべきことはないか
  5.3 実運用時の課題
  5.4 分析結果の公平性
  5.5 真実は常に一つ?
質疑応答

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