機械学習の基礎から応用までを学び、技術の理解を深める
研修概要
本研修は、データサイエンスの基礎から教師あり学習、教師なし学習、深層学習、アルゴリズムの選択とチューニング、データ前処理、モデル評価までを網羅します。さらに、実践的なプロジェクトやビジネスへの戦略方法を学び、機械学習の理論と実践を通じて応用能力を向上させることを目指します。
目的
- 機械学習の基礎理論を学び、実践を通じて理解を深める
- データサイエンスの技術をビジネスに応用する方法を学ぶ
対象者
- データサイエンティストを目指す方
- 機械学習に関心のあるエンジニアの方
- ビジネス分析担当者の方
- 機械学習を活用したい企業担当者の方
環境要件
CPU：Corei5以上、メモリ：8GB以上
テキスト
オリジナルテキスト
※または市販書籍
研修内容
1. イントロダクション
- 研修の目的と概要
2. データサイエンスの基礎
- データサイエンスの概念
- データサイエンスの定義と重要性
- 基本的なプロセス（データ収集、クリーニング、分析、可視化）
- 実践課題：データセットの分析
- データの前処理、可視化、基本的な統計分析
3. 教師あり学習
- 教師あり学習のアルゴリズムとその応用
- 回帰（線形回帰、リッジ回帰）と分類（ロジスティック回帰、決定木、サポートベクターマシン）アルゴリズムの理論と実例
- 実践課題：分類と回帰モデルの構築
- 実データを用いた分類モデルと回帰モデルの構築
- 性能評価
4. 教師なし学習
- 教師なし学習のアルゴリズムとその応用
- クラスタリング（K-means、階層型クラスタリング）と次元削減（PCA、t-SNE）技術の理論と実用例
- 実践課題：クラスタリングと次元削減
- データセットのクラスタリング
- 次元削減技術を適用したデータの可視化と解釈
5. 深層学習
- 深層学習の基礎とニューラルネットワーク
- ニューラルネットワークの基本構造
- 学習アルゴリズム（バックプロパゲーション）
- 活性化関数
- 実践課題：ディープニューラルネットワークの構築
- フレームワーク（TensorFlow、Keras）を使用したディープニューラルネットワークの構築・トレーニング
6. モデルの評価と選択
- モデルの評価方法と最適なモデルの選択
- モデル評価指標（精度、再現率、F値、AUC-ROC）
- 交差検証法
- ハイパーパラメータチューニング
- 実践課題：複数のモデルの比較と最適化
- 複数のモデルの評価
- 最適なモデルの選択・チューニング
7. ビジネスへの応用
- 機械学習をビジネスに適用する戦略
- ビジネス課題の特定
- 機械学習プロジェクトの立ち上げ
- ROIの評価
- 成功事例の紹介
- 実践課題：ビジネスシナリオへの機械学習の適用
- 実際のビジネスシナリオを基にした機械学習モデルの適用
- 効果の評価
8. 総括と質疑応答
- 一日の学びの振り返り
- 質疑応答とフィードバック
研修日数
3〜5日間
備考
本研修はお客様のご要望によって内容のアレンジも可能ですので、お気軽にご相談ください。
お申し込み・お問い合わせ
下記のリンクより申込み・お問い合わせください。（別のタブが開きます）