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【京都開催】
実務・ビジネスに活かすための
機械学習によるデータ分析の勘どころと
正しい進め方・結果の見方

~データ分析の工程とそのすすめ方~
~機械学習の基本と利用時の注意点~
~分析結果のビジネスへの適用・現場への落とし込み方~

質の高い分析結果を得て、正しく解釈・評価するために
分析に適した・適していないデータ形式、データの収集・前処理・扱い方、データ分析の正しいやり方・手順
精度以外の評価基準とその重要性
このセミナーの受付は終了致しました。
日時 2018年7月4日(水)  10:30~16:30
会場 京都・京都市下京区 京都リサーチパーク  東地区 1号館 4F 中会議室A
会場地図
受講料(税込)
各種割引特典
48,600円 ( S&T会員受講料 46,170円 ) S&T会員登録について
定価:本体45,000円+税3,600円
会員:本体42,750円+税3,420円
S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件
2名で48,600円 (2名ともS&T会員登録必須​/1名あたり定価半額24,300円) 
備考資料・昼食付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。
キーワード:人工知能,AI,機械学習,データ分析,データサイエンス,データサイエンティスト

セミナー講師

(株)日立製作所 研究開発グループ 知能情報研究部 主任研究員 鴨志田 亮太 氏
【専門】機械学習・最適化技術を利用したシステムの研究開発/データ分析プロセス習熟サポートに関する研究
【講師紹介】

セミナー趣旨

 機械学習・ディープラーニング・人工知能(AI)技術が注目され、データ分析を実務に活用したいと考える方が急増しています。オープンソースの機械学習ツールが充実してきたことで、高度なアルゴリズムを利用した分析を容易に行うことができるようになりました。
 しかし、正しい分析の手順・正しい分析結果の評価方法が分からなければ、ツールを正しく使いこなすことはできません。分析の手順・結果の見方が間違っていると、質の高い分析結果を得ることができないばかりでなく、誤った分析結果に基づき誤った判断を下してしまう恐れもあります。
 本セミナーでは、データ分析の正しいやり方・手順を学び、自分自身で正しくデータ分析を行えるようになること、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。

セミナー講演内容

1.データの前処理・扱い方
 1.1 分析に適したデータ形式、適していないデータ形式
 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 データ収集時・前処理時の注意点

2.機械学習の基本と利用時の注意点
 2.1 機械学習とは
 2.2 代表的なアルゴリズムとその分類
 2.3 機械学習アルゴリズム利用時の注意点
 2.4 ディープラーニングとその使いどころ

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とその重要性

4.機械学習によるデータ分析のすすめ方
 4.1 パラメータ調整の必要性とその方法
 4.2 過学習についてとその対策
 4.3 性能向上のために何をするべきか

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

  □質疑応答□