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セミナー情報
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金融セミナーのセミナーインフォ > セミナー情報 > 【DOKODEMO】第5回【AIエンジニアリング実務基礎】Python機械学習アルゴリズム・ワークショップ
関連のテーマを扱ったセミナーが多数ございます
【DOKODEMO】第5回【AIエンジニアリング実務基礎】Python機械学習アルゴリズム・ワークショップ |
本セミナーは終了致しました。
| 開催日時 | 2020-10-15（木） 9:30～16:30 |
|---|---|
| 講師 |
DATUM STUDIO株式会社
取締役副社⻑ CAO 里 洋平 氏 R言語の東京コミュニティTokyo.R創立者 ヤフー株式会社で、推薦ロジックや株価の予測モデル構築など分析業務を経て、株式会社ディー・エヌ・エーで大規模データマイニングやマーケティング分析業務に従事 その後、株式会社ドリコムにて、データ分析環境の構築やソーシャルゲーム、メディア、広告のデータ分析業を経て、DATUM STUDIO株式会社を設立 Pythonデータサイエンスワークショップ講師経験豊富 著書「データサイエンティスト養成読本」（技術評論社）「ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門」（ソフトバンククリエイティブ）「Rではじめるビジネス統計分析」（翔泳社） 「戦略的データマイニング (シリーズ Useful R 4)」（共立出版）「Rパッケージガイドブック」（東京図書）「したっぱエンジニア、経営に成功して億万長者になる」（技術評論社）「パーフェクトR」（技術評論社）「改訂2版 データサイエンティスト養成読本 [プロになるためのデータ分析力が身につく!]」（技術評論社） 等 |
| 補足事項 | ご自身のPCで演習しながら学ぶ体験学習型ワークショップです。 【事前準備について】 ※ インターネットを使用します。インターネットに接続可能なPCをご用意ください。PCと合わせて、Wi-Fi接続可能なスマートフォンやタブレットがあると、別々のデバイスで演習画面と講義画面を表示できて便利にご受講いただけます。 ※ WebブラウザはGoogle Chromeを使用します。開催前日までにご自身のPC (セミナー当日使用するPC)に必ずダウンロードしてください。 ※ 事前配布資料「Google Colaboratory 接続の手順書」を開催1週間前にメール送付します。 ※ Google Colaboratory 環境で実習していただきます。事前に本セミナー専用のGoogleアカウントをご用意ください。詳しくは「Google Colaboratory 接続の手順書」内にてご案内します。 ※ 「Google Colaboratory 接続の手順書」の内容についてはセミナー当日の講義冒頭で簡単に解説しますが、開催前日までにご自身のPC (セミナー当日使用するPC) で本手順書に沿って動作確認をおこなってください。 ※ 前日までに動作確認ができなかった方のために、セミナー当日の9：10から会場にて事前サポートと動作確認のお時間を設けます。オンライン受講の方は、9:10からご視聴を開始いただけます。 ※ 本セミナーではSlack上で質問受付を行います。申込み時に必ずSlackに登録可能なメールアドレスをフォームにご入力ください。開催日1週間前に、ご登録のアドレスをSlackにご招待します。 ※ こちらはオンライン受講（DOKODEMOセミナー）のお申し込みページです。会場参加をご希望の方は該当のページよりお申し込みください。 ※ 本セミナーはZOOM（アーカイブ配信付き）を利用して配信します。（開催日1営業日前の13時に事前登録メールを送付いたします。） ※ 本セミナーのキャンセル期限は10/8(木)12時です。（開催1週間前に資料の一部を送付するため） ※ 回数券を使用して当セミナーにお申込されます場合、2回分の回数券が必要となります。 |
| 概要 | この講座では短時間で知識を詰め込むのでなく、実際に業務で使うAIエンジニアリング事例演習を通して四苦八苦しながら学びます。各自時間をとって課題を行うことを想定しています 手を動かして機械学習アルゴリズムを学びたい方、必見です。また、講師との双方向のやりとりが重要です。 ■-------------------------------------------------------------■ このセミナーで得られること ・可視化してデータを見る力(泥臭いデータ分析力) ・決定木の得手不得手の理解と実装 ・過学習を防いでのパラメータチューニング ・予測モデルのビジネス課題への応用時のポイントと留意点 ・ビジネス課題から機械学習の問題への落とし込み ■-------------------------------------------------------------■ 本講座の受講に必要な前提知識 ・Pythonデータハンドリング経験 ・Python機械学習プログラミング経験 ■-------------------------------------------------------------■ 事前学習のご案内 Python機械学習プログラミングの未経験者の方には、本セミナーの受講前に以下の受講をおすすめします。 ＜第3回＞9/25(金)開催「【データサイエンス実務基礎】Pythonで体感！はじめての機械学習」 本セミナーの受講前に左ページに掲載の＜第4回＞セミナーの受講もおすすめします。 ＜第4回＞10/8(木)開催「【データサイエンス実務応用】Pythonで実践！ディープラーニング」 ■-------------------------------------------------------------■ セミナー難易度チャート *以下のような方を対象としています* データ分析：★★★★☆（実務2～4年程度あり） 統計処理・プログラミング：★★★☆☆（実務～1年程度あり） 機械学習：★★★☆☆（実務～1年程度あり） ビジネス力：★☆☆☆☆（実務未経験者OK） ※必ずしもチャートに該当せずともご受講いただけます。目安としてご参照ください。 |
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| セミナー詳細 |
１．機械学習基礎 （１）モデルの精度評価：ROC曲線とAUC （２）データを眺める：Pandas、Seabornによるデータの眺め方 （３）ミニ演習1 （４）決定木の得手不得手 （５）ミニ演習2 （６）過学習：ホールドアウト法とクロスバリデーション法 （７）ミニ演習3 ２．ワークショップ （１）例題1：家賃の相場を知りたい （２）例題2：センサーログからの故障を予測したい （３）例題3：売上を上げるためにはどうすればよいか？ （４）例題4：離脱を減らすためにはどうすればよいか？ ３．質疑応答 ※ 講義中の録音、ビデオ・写真撮影等はご遠慮ください |
| カテゴリ | 技術コース 事業戦略・マーケティング |
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