TACの研修プログラム

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機械学習モデルの開発を体験

機械学習基礎

研修期間: 1日7時間×1日＝計7時間

研修費用: 少人数からご要望に応じ、カスタマイズしてお見積りいたします。

研修の目的

●Pythonを用いてデータ取得や前処理などの一連の流れも踏まえて、機械学習モデルの開発を体験します。

●Pandasとscikit-learnを用いて、基本的な教師あり学習モデルを開発するスキルを身につけます。

●回帰と分類に応じて適切な評価指標を選択できるようになります。

●過学習を起こさためにホールドアウト法を行う理由やホールドアウト法よりK分割交差検証の方が好ましい事を理解できるようになります。

対象者

AIエンジニアを目指す方

「機械学習概論」修了者
※基礎となる統計、Python、SQL、データの前処理等の知識がある方

関連研修のご案内

AI活用のための基礎講座

機械学習概論

１日

1.オリエンテーション
コースのねらい／学習目標／研修概要と進め方／研修の構成

2.機械学習の概要
教師あり学習とは／教師なし学習とは

3.教師あり学習～分類～
決定木分類の復習／Sklearnによる決定木分類モデルの実装／評価指標／ホールドアウト法／K分割交差検証

4.教師あり学習～回帰～
重回帰の復習／scikit-learnによる重回帰モデルの実装／R²と決定係数

5.アンサンブル学習
アンサンブル学習とは／ランダムフォレスト／勾配ブースティング

6.教師なし学習
K-means法,PCA

■こちらから参考記事（コラム）をご覧いただけます。　

『AI利活用の推進に求められる人材育成とは』
一般社団法人日本ディープラーニング協会　事務局長　岡田隆太朗氏

※教材構成・カリキュラム等は一部変更される場合がございます。予めご了承ください。

対象となる階層

研修分野