概要

機械学習を始めて学ぶ方向けの講座です。Pythonによるデータ処理の基本、可視化の方法から機械学習の実践まで人通り学べます。この講座を受講することで機械学習の基本的な方法をマスターすることができます。

目的

  • 機械学習の基本的な方法をマスターする

対象者

  • Pythonの基礎知識がある方

基本日数

1日（カスタマイズ可能）

研修内容詳細

１．機械学習とは
　1.1 AI/ 機械学習/ディープラーニング
　1.2 機械学習の分類

2. scikit-learn
　2.1 scikit-learnとは
　2.2 簡単な使い方

3. 簡単な回帰と分類
　3.1 k近傍法(k-NN)
　3.2 ロジスティック回帰
　3.3 線形回帰

4. 特徴量
　4.1 データの整形
　4.2 次元削減
　4.3 特徴量の表現方法

5. 評価
　5.1 訓練データ/検証データ/テストデータ
　5.2 k-分割交差検証
　5.3 評価指標

6. 教師あり機械学習
　6.1 決定木による分類
　6.2 決定木による回帰（回帰木）
　6.3 SVM(サポートベクタマシン）による分類
　6.4 SVM(サポートベクタマシン）による回帰
　6.5 ベイズ分類

7. 教師なし機械学習
　7.1 k-means
　7.2 階層的クラスタリング

8. アンサンブル学習
　8.1 バギング分類
　8.2 バギング回帰
　8.3 ブースティング分類
　8.4 ブースティング回帰
　8.5 ランダムフォレスト
　8.6 ERT(Externen randomized trees)　
　8.7 AdaBoost