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AI・機械学習研修~回帰・分類・レコメンド編(2日間)~

コース詳細

コースコード IBBD001
旧コースコード
カテゴリ AI・IoT・ビッグデータ
価格(税込) 73,200円
期間 2日  10:00~16:45
日程 標準学習時間 2020/05/21~2020/05/22
2020/06/03~2020/06/04
2020/08/05~2020/08/06
2020/08/25~2020/08/26
目的
概要 機械学習の基礎を学び、廉価なAIツールのMicrosoft Azure Machine Learningを実際に使っていただきます。マウス操作が中心の初心者でも直感的でわかりやすいツールです。
本研修では、ビジネスでよく活用されるレコメンドなどのモデル構築を行ないますので、受講後、すぐに業務改善にご活用できます。
内容 1.機械学習の基礎
 ・機械学習とは
 ・機械学習の仕組みと種類 ・活用事例
 【ワーク】社内業務におけるAI活用とアプローチについて考える
2.Azure Machine Learningの使い方
 ・Azure Machine Learningとは
 ・なぜAzure Machine Learningなのか
 ・Azure Machine Learning Studioの基本操作
3.Azure Machine Learning実践 ~回帰
 ・回帰とは
 ・回帰モデル構築~交差検証、ホールドアウト法、過学習
  【ワーク】線形回帰で自動車価格を予測するモデルを作る
 ・評価
  【ワーク】モデルの精度を評価する~MAE、RMSE、決定係数
 ・改善
  【ワーク】ベイズ線形回帰との結果を比較する
4.Azure Machine Learning実践 ~クラス分類
 ・クラス分類とは
 ・クラス分類モデル構築
  【ワーク】ロジスティック回帰で乳がん罹患有無を判定するモデルを作る
 ・評価
  【ワーク】モデルの精度を評価する
       ~正解率、真陽性率、偽陽性率、ROC、AUC
 ・改善
  【ワーク】Decision Forest,Boosted Decision Treeとの結果を比較する
5.Azure Machine Learning実践 ~レコメンド
 ・レコメンドとは~協調フィルタリング
 ・レコメンドモデル実践
  【ワーク】レストランの評点や類似性を予測モデルを作る
 ・評価
  【ワーク】モデルの精度を評価する~NDCG,MAE,RMSE
 ・実用化
  【ワーク】レストランをおすすめするモデルを稼働させる
 ・導入事例~実稼働中のセミナーレコメンドモデル
6.参考~外部からのアクセス
  【ワーク】外部からのアクセスを行うためのモデル編集を行う
到達目標
前提条件 基礎的なPC操作技術
対象者 ・機械学習の基礎的手法を理解したい方・テストデータをもとに実際にモデルを作り、改善していく流れを理解したい方・Microsoft Azure Machine Learningを使ってみたい方※本研修は機械学習の入門者向けです。
形式 講義+実機演習
PC動作環境
定員
会場
主催 株式会社インソース
キャンセル
ポリシー
ご注文後にキャンセルまたは日程変更される場合は、以下の条件に従ってキャンセル料をご請求させていただきます。
 ・研修開始日の14日前(営業日10日前):100%
備考

お問い合わせ

芝大門塾 事務局

TEL:03-5408-1509 FAX:03-5408-0689
Email:shibajuku@hrd.toshiba.co.jp
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