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機械学習・ディープラーニングのための統計学入門
~パソコン実習付き~

2月開催 その他セミナー  更新日:2019年1月 8日
 セミナー番号【903507】3/12.13 講師1名
★統計学に馴染みのない方へ、基礎から躓きやすいポイントまで詳しく解説する!!
★Rの導入から機械学習のモデル構築の方法を実習を通して学べます!!

機械学習・ディープラーニングのための統計学入門
~パソコン実習付き~


■ 講師
フューチャーブリッジパートナーズ(株)  代表取締役 長橋 賢吾 氏

■ 開催要領
日 時 :
平成31年3月12日(火) 13:00~17:00【1日目】
平成31年3月13日(水) 10:30~16:30【2日目】

会 場 : [東京・五反田]技術情報協会 8F セミナールーム
聴講料 :
1名につき60,000円(消費税抜・昼食【2日目】・資料付) 
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき55,000円(税抜)〕

※定員になり次第、お申込みは締切となります。


プログラム

【講演のポイント】
ディープラーニングをはじめとして機械学習は現在多くの企業・機関等で利用されつつあります。その背景には、RあるいはPythonに代表されるフリーのプラットフォームの利用が拡大しています。本セミナーではRに焦点をあて、Rの導入から機械学習のモデルの構築まで実習をふまえて取り上げます。4年以上にわたって工夫を重ねてきた内容で躓きやすい点をわかりやすく解説します。


【講演項目】

◆1日目
1.機械学習とは?
  1-1.AIと機械学習の違いは?
  1-2.教師あり学習と教師なし学習
  1-3.機械学習の6つのパターン
  1-4.機械学習を実現するプラットフォーム
  1-5.ディープラーニングと機械学習
  1-6.機械学習の活用例

2.機械学習を行うために必要な統計の基本知識
  2-1.平均、分散、標準偏差
  2-2.正規分布、t分布
  2-3.最小二乗法
  2-4.パーセプトロン

3.R Studioの導入
  3-1.四則演算
  3-2.ファイル入出力
  3-3.データ型

4.回帰分析・重回帰分析・ロジスティクス回帰分析
  4-1.回帰分析
  4-2.重回帰分析(AIC)
  4-3.ロジスティクス回帰分析

【質疑応答・個別質問・名刺交換】


◆2日目
5.クラスタリング分析
  5-1.階層化クラスタリング
  5-2.k平均法
  5-3.モデルベースクラスタリング

6.次元削減
  6-1.主成分分析
  6-2.因子分析

7.アンサンブル学習

8.サポートベクターマシン

9.アンサンブル学習
  9-1.バギング
  9-2.ブースティング
  9-3.ランダムフォレスト

10.ディープラーニング
  10-1.活性化関数
  10-2.誤差関数
  10-3.CNN
  10-4.Kerasによるディープラーニング実習
  10-5.MNISTの文字認識実習
  10-6.転移学習


【質疑応答・個別質問・名刺交換】


★本セミナーはパソコンでの実習がございます。  
 各自R/R Studuioをインストールしたパソコンをお持ちください。
 ※詳細はセミナーお申込み後に、ご連絡致します。