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イベント

【セミナー 3/12、3/13】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~

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セミナー情報  / 2019年01月09日 /  先端技術
イベント名 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~
開催期間 2019年03月12日(火) ~ 2019年03月13日(水)
13:00~17:00【1日目】
10:30~16:30【2日目】
会場名 [東京・五反田] 技術情報協会 セミナールーム
会場の住所 東京都品川区西五反田2-29-5 日幸五反田ビル8F
地図 http://www.gijutu.co.jp/mailmap/company_map.htm
お申し込み期限日 2019年03月11日(月)15時
お申し込み

<セミナー No.903507>

 

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~

 

★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!!

 

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■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

 

■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)〕
大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。

 

 

プログラム                                                                                   

 

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 <13:00~17:00>

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 <10:30~16:30>

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。  

 

セミナーの詳細についてお気軽にお問い合わせください。

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