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【Live配信セミナー】
AI・機械学習のための特徴量エンジニアリング

7月開催 その他セミナー  更新日:2021年6月 2日
 セミナー番号【108503】8/19 講師1名
★期待した結果が出ない原因は「特徴量」を導き出せていないからです!
機械学習のポテンシャルを十分に引き出すためのデータ前処理ノウハウ!

【Live配信セミナー】
AI・機械学習のための特徴量エンジニアリング


~サンプリング、クレンジング、欠損値補完、次元削除、特徴抽出...~

■ 講師
横浜国立大学 大学院工学研究院 教授 濱上 知樹氏

■ 開催要領
日 時 :
2021年8月19日(木)10:30~16:30

会 場 : Zoomウェビナーを利用したLive配信  ※会場での講義は行いません
(聴講者のビデオはOFFに設定しています)
聴講料 :
1名につき55,000円(消費税込、資料付) 
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円(税込)〕

■ Live配信セミナーの受講について
・本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。

・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
 → https://zoom.us/test

・開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
 セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。

・Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
 Webブラウザから視聴する場合は、Google Chrome、Firefox、Microsoft Edgeをご利用ください。

・パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。

・セミナー資料はお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
 お申込みが直前の場合には、開催日までに資料の到着が間に合わないことがあります。ご了承ください。

・当日は講師への質問することができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。

・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。

・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
 複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。

・Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
 万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。


プログラム

【講演趣旨】 
様々な分野においてAIの活用が期待されています。特に、現場で発生する様々なデー タに対して異常検知や予防保全、因果関係の推論を自動化する試みが進んでいます。しかし、概念 実証(PoC)を何度繰り返しても、期待したような結果にならず、AIの導入を諦めてしまうという声もよく聞 きます。その背景には、データの理解や前処理が不十分で、本来の機械学習のポテンシャルを十分 引き出すための特徴量が導き出せていないという場合もあります。本講義では、機械学習の性能を引 き出すための様々なデータに対する前処理の考え方と具体的方法について理解を深めるとともに、 AIを有効に活用するための特徴量エンジニアリングの基礎について習得していきます。


【講演項目】
1. イントロダクション

2.前処理入門
  2.1 なぜ前処理が重要か
  2.2 特徴量エンジニアリングとは
  2.3 機械学習と前処理

3.データ構造
  3.1 基本データ構造
  3.2 系列データ
  3.2 画像データ
  3.3 テーブルデータ
  3.4 カテゴリカルデータ
  3.5 テキストデータ
  3.6 その他の型

4.前処理技術
  4.1 サンプリング
  4.2 クレンジング
  4.3 オーグメンテーション
  4.4 スケーリング・正規化・標準化
  4.5 型変換
  4.6 アノマリ除去
  4.7 欠損値補完
  4.8 次元削減
  4.9 特徴抽出
  4.10 その他の処理

5.様々な機械学習における前処理の必要性
  5.1 ニューラルネットワーク
  5.2 SVM
  5.3 アンサンブル
  5.5 決定木
  5.6 その他

6.前処理の事例

7.まとめ


【質疑応答】