| コースコード | BPAI004 |
|---|---|
| 旧コースコード | |
| カテゴリ | AI・IoT・ビッグデータ |
| 価格(税込) | 220,000円 |
| 期間 | 2日 9:00～18:00 |
| 日程 標準学習時間 | 2020/12/17～2020/12/18（オンライン） |
| 目的 | 機械学習を用いて、大量データの分析を行い、データに基づく意思決定を実践できるようになること |
| 概要 | ビジネス課題の解決に機械学習をどのように用いてアプローチしていくかを、講義とケーススタディを通じて学んでいきます。 ログデータ、センサーデータ、ソーシャルデータなどに代表される大量データの分析を行うためには、機械学習の活用が非常に有効です。本講座では、SVM（サポートベクトルマシン）などの手法の修得を通じて、機械学習を実践する方法を身に付けることができます。総合演習では、受講生が自社の分析担当者になった想定で、特定の商品の購入者予測などのモデルを作成し、プレゼンテーションを実施します。 |
| 内容 | PART1 【講義】 ・機械学習とは －機械学習の活用シーン －機械学習の種類 －本研修で扱う機械学習（分類） ・サポートベクターマシン（SVM） －分類における機械学習の役割 －分類に使われるアルゴリズムの例 －SVMの境界の決め方 －線形分離不可能な場合 －カーネル法による問題解決 －特徴量と分類の正解率の関係 －mlrパッケージを用いた機械学習の概要 PART2 【講義】 ・機械学習による分類モデル作成の流れ －機械学習の目的 －分類に影響する問題：過学習 －分類の良さ（汎化性能）を確認する方法：ホールドアウト検証 －K-分割交差検証 －チューニング －SVMのハイパーパラメータ －グリッドサーチ:ハイパーパラメータの最適な組合せの見つけ方 －機械学習におけるモデル作成の流れ －対象の割合が偏るデータの分類 PART3 【ミニ演習】 ・過去の購買履歴データを用いたユーザの属性推定モデルの作成を特徴量の選定から行い、予測精度の評価まで行う －設定 －家計簿スマホアプリの概要 －変数一覧 －手順 －雛形スクリプトの解説 －参考：データ型の変換 －参考：因子型 ・結果発表／講師評 PART4 【総合演習】 ・過去の購買履歴データを元に商品購入者の予測モデルを作成し施策提案を行う －分析設計 ・ターゲットの選定 ・特徴量の探索 －中間発表 －モデル構築と検証 ・最終発表／講師評 |
| 到達目標 | |
| 前提条件 | 高校数学程度の知識がない場合でもご受講いただける内容となっております。 R言語の経験がありますと、よりスムーズに受講頂けます。 |
| 対象者 | ・業務で機械学習が必要になった方・機械学習を用いたプロジェクトに関わることになったマネジメント層の方・機械学習の基礎的な考え方を身に付けたい方・機械学習によるビジネス上の問題解決の一連のプロセスを体験したい方・機械学習を使った分析結果を業務改善に生かす方法を知りたい方・Rを使った機械学習の分析方法を習得したい方 |
| 形式 | グループ演習あり |
| PC動作環境 | （オンライン開催の場合以下をご用意ください） ・インターネット接続環境 ・Windows、またはMacOSがインストールされたPC ※Windows 8.1、Windows 10、Mac OS X (10.13以降を推奨) ※エクセル、パワーポイントがインストールされていること ・ウェブカメラ、スピーカー（またはイアホン）、マイク ※スピーカー（またはイヤホン）、マイクの代わりに、ヘッドセットをご使用いただくと、より快適に受講いただけます。 ・ZOOM・BOX・Slackを使用します。 ・テキストはPDFデータでの提供となります。 ※快適に受講いただくために、サブモニターやタブレットを用意していただくか、事前に印刷していただくことをお勧めいたします。 |
| 定員 | |
| 会場 | |
| 主催 | 株式会社ブレインパッド |
| キャンセル ポリシー |
お申込み後のキャンセルは受け付けておりません。 コース開始日の14日前からのお申し出の場合は、キャンセル料をご請求させていただきます。 振り替え受講、または、受講者の変更をお願いしております。 振り替え受講可能期間は、申込講座の開催日以降、１年間以内に開催される講座とさせていただきます。 |
| 備考 | 【会場】集合研修の場合、 以下のいずれかになります。オンラインの場合は「PC動作環境」を参照ください。 1) 東京 白金台（株式会社ブレインパッド本社セミナー会場） 2) 東京 浜松町（セミナー会場：ビジョンセンター浜松町 ルームM） 【演習環境】 R、Rstudio、Microsoft Office（Excel、PowerPoint） |
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