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機械学習によるデータ分析の正しい進め方と評価方法
機械学習を用いたデータ分析を行う際の正しい手順,注意点を分かりやすく解説!
機械学習によるデータ分析の正しい進め方と評価方法
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セミナー概要
略称
機械学習データ分析
セミナーNo.
190272
開催日時
2019年02月18日(月) 10:30~16:30
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
開催場所
商工情報センター(カメリアプラザ)
9F 会議室
価格
非会員: 50,906円 (本体価格:46,278円)
会員: 48,125円 (本体価格:43,750円)
学生: 11,000円 (本体価格:10,000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49,980円(税込)から
・1名で申込の場合、47,250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49,980円(2人目無料)です。
■ 会員登録とは? ⇒
よくある質問
■ 学生価格は、教職員や研究員、企業に在籍されている学生には適用されません。
また、当日学生証をご持参ください。
定員
30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
昼食・資料付
講座の内容
受講対象・レベル
機械学習を用いたデータ分析を行う初学者,データ分析の結果を受け取りその妥当性を判断する必要のある方,データ分析を外部に依頼する方
習得できる知識
・機械学習を用いたデータ分析の正しい手順
・分析の質を向上させるためにやるべきこと,やってはいけないこと
・データ分析時の落とし穴
趣旨
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。
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 その分析は解くべき課題を解決するものか
5-5 分析結果の公平性
5-6 真実は常に一つ?
5-7 ディスカッション
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