☆機械学習を研究やビジネスに導入したいと考えている方に向けて、実務に活用するための手法をレクチャーします！
こちらは1/26実施WEBセミナーのアーカイブ（録画）配信です。期間中何度でも視聴できます
1．機械学習の概要
1-1. 機械学習とは
1-2. 機械学習モデルの3つの目的
1-3. 機械学習モデル作成の進め方
2．Python言語の基礎
2-1. Python言語と開発環境Google Colaboratory
2-2. Python言語の基本的操作（四則演算、変数）
2-3. 外部ファイルの読み込みと保存
2-4. データの前処理（欠損値の処理、ファイルの結合）
2-5. データの基本的な集計と可視化
3．識別モデルの実行と評価
3-1. 決定木アルゴリズム
3-2. ランダムフォレストによる識別モデル
3-3. 識別モデルの実行方法
3-4. 識別モデルの評価方法
3-5. Python言語による実践
4．回帰モデルの実行と評価
4-1. ランダムフォレストによる回帰モデル
4-2. 回帰モデルの実行方法
4-3. 回帰モデルの評価方法
4-4. Python言語による実践