データをどうそろえるかという点から実際にどう機械学習にまで展開するかまでについて実例・ハンズオンを踏まえながら詳解!
※オンライン会議アプリzoomを使ったWEBセミナーです。ご自宅や職場のノートPCで受講できます。

次世代「機械学習」の基礎と応用 【WEBセミナー】
(11月27日)
日程変更
12月16日→2021年1月22日

※受付を終了しました。最新のセミナーはこちら

セミナー概要
略称
機械学習【WEBセミナー】
セミナーNo.
201228
開催日時
2021年01月22日(金) 12:30~16:30
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
価格
非会員:  49,500円 (本体価格:45,000円)
会員:  46,200円 (本体価格:42,000円)
学生:  49,500円 (本体価格:45,000円)
価格関連備考
会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円(税込)から
 ★1名で申込の場合、46,200円(税込)へ割引になります。
 ★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円(2人目無料)です。
■会員登録とは? ⇒ よくある質問
定員
30名 ※満席になりましたら、締め切らせていただきます。早めにお申し込みください。
備考
資料付き

・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。
・「ミーティング用Zoomクライアント」をダウンロードするか、ZOOM を
  ダウンロードせず、Web ブラウザから参加するかの2種類がございます。
  ZOOM WEBセミナーのはじめかたについてはこちらをご覧ください。

・お申込み後、受理のご連絡メールをさせていただきます。
 一部メールが通常セミナー形式(受講券、請求書、会場の地図)になっておりますが
 LIVE配信のみのセミナーです。
・お申込み後、接続テスト用のURL(https://zoom.us/test)から
「ミーティングテストに参加」を押していただき動作確認をお願いします。
・後日、別途視聴用のURLをメールにてご連絡申し上げます。
・セミナー開催日時の10分前に、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PDFデータにて前日までにお送りいたします。
・ご質問については、オープンにできるご質問をチャットにご記入ください。
 個別相談(他社に知られたくない)のご質問は後日メールにて講師と直接お願いします。
・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。

講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの
複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
講座の内容
受講対象・レベル
これから機械学習を導入する方、データサイエンティストを育成される方
必要な予備知識
とくに予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします。
習得できる知識
機械学習の具体的な手法ならびに機械学習に必要なデータの捉え方
趣旨
ここ数年のAIブームで機械学習のハードルが下がり、誰でも機械学習は利用できるようになりました。一方で、機械学習において、もっとも重要な点が、機械学習ができるデータが揃っていることであり、多くの企業・組織が現状不十分であると認識しています。本セミナーでは、こうしたデータをどうそろえるかという点から実際にどう機械学習にまで展開するかまでについて実例・ハンズオンを踏まえながら実施します。
プログラム

1.次世代機械学習について
 1-1 機械学習とは
 1-2 これまでの機械学習
 1-3 これからの機械学習
 1-4 データの前処理とは
 1-5 特徴量の抽出
 1-6 数値・テキスト・画像データの特徴量抽出
 1-7 機械学習アルゴリズム 
 
2.数値データの取扱い
 2-1 カウントデータ
 2-2 連続・離散
 2-3 外れ値除去
 2-4 対数変換
 2-5 正規分布と正規化

3.テキストデータの取扱い
 3-1 テキストデータと特徴量
 3-2 BoW
 3-3 nグラム
 3-4 出現頻度による特徴量の抽出
 3-5 TF-IDF

4.クラスタリングによるデータのスリム化
 4-1 クラスタリング分析
 4-2 k平均法

5.次元削減によるデータのスリム化
 5-1 次元削減と機械学習
 5-2 主成分分析とは?
 5-3 主成分分析による次元削減
 5-4 主成分分析のケーススタディ

6.画像データの取扱い
 6-1 画像データとは
 6-2 畳み込みニューラルネットワーク
 6-3 学習済モデル
 6-4 転移学習

 

キーワード
機械学習,AI,画像データ,ディープラーニング,セミナー,講演,研修
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