1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料  が格安となります。



☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆

~回帰分析 / クラスタリング / サポートベクタマシン / ニューラルネットワーク / ランダムフォレスト~

『R(演習)で学ぶ機械学習』 



 S210917AW



 ☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して、行います。☆☆☆

 本講座は,統計ソフトRを使用した演習形式となります.
事前にRをインストールして参加していただきます.なお、Rのインストールについては、
開催前に、その手順などを、事前連絡します.


開催日時:2021年11月30日(火)10:30-16:30
受 講 料:1人様受講の場合 51,700円[税込]/1名
     
1口でお申込の場合 62,700円[税込]/1口(3名まで受講可能)


 ★本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、
 お申込み前にZoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認下さい。

 ★インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。
 講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

 ★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

画像認識セミナー日程表  新宣伝セミナー日程表


Web配信(Zoom)セミナー日程表


 ***関連セミナー*** ★Web配信セミナー★『ドライバ状態モニタリング/センシング技術と統計処理・機械学習の活用』(2022年1月18日(火))
 

講 師

 

 荒川俊也(あらかわとしや) 氏 

   日本工業大学 先進工学部 情報メディア工学科 教授(博士(学術))
     / 政策研究大学院大学 政策研究センター 客員研究員

 <略歴>  2001年 早稲田大学 理工学部 機械工学科 卒業
 2003年 東京大学大学院 総合文化研究科 広域科学専攻 博士前期課程 修了
 2003年4月~2013年2月 富士重工業株式会社 スバル技術研究所 勤務
 2008年~2012年 総合研究大学院大学 複合科学研究科 統計科学専攻 博士後期課程修了,博士(学術)
 2012年10月~2013年3月 情報・システム研究機構 統計数理研究所 外来研究員
 2013年3月 政策研究大学院大学 契約職員
 2013年4月 愛知工科大学 工学部 機械システム工学科 准教授 兼 情報・ システム研究機構 融合プロジェクト「超大容量ゲノム・多元軸表現型データの統計情報解析による遺伝機能システム学」共同研究員
 2016年4月 愛知工科大学 工学部 機械システム工学科 教授 (大学院 工学研究科 システム工学専攻 教授 併任)
 2017年5月 政策研究大学院大学 政策研究センター 客員研究員
 2018年4月 愛知工科大学 高度交通システム(ITS)研究所 所長
 2020年4月 愛知工科大学 次世代自動車システム研究所 所長
 2021年4月 日本工業大学 先進工学部 情報メディア工学科 教授
  現在に至る
<学会>   自動車技術会,計測自動制御学会,日本オペレーションズ・リサーチ学会,日本 知能情報ファジィ学会,産業応用工学会,日本情報教育学会,応用科学学会 会員
<主な委員>   2003年~2006年,2012年~2013年 自動車技術会 ドライバ評価手法検討部門委 員会 委員
 2013年~2021年 自動車技術会 ヒューマンファクター部門委員会 委員
 2014年~ 愛知県ITS推進協議会 特別会員(学識)
 2016年~ 自動車技術会 エレクトロニクス部門委員会 委員
 2019年~ 日本知能情報ファジィ学会 東海支部 運営委員
 2020年4月~ 自動車技術会 エレクトロニクス部門委員会 幹事
 2020年4月~ ヒューマンインタフェース学会 論文誌編集会 委員
<主な受賞>   2014年 産業応用工学会 全国大会2014 優秀論文発表賞
 2015年 産業応用工学会 2014年度論文賞
 2016年 産業応用工学会 全国大会2016 優秀論文発表賞
 2016年 計測自動制御学会 システム・情報部門学術講演会2016 研究奨励賞

 セミナーの概要

 

 近年,データサイエンス分野の一環として機械学習が流行しており,様々な分野 で活用事例が見受けられます.一方で,データサイエンスを学ぶ中で,機械学習 をどのように習得すれば良いか,困っている方も見受けられます.また,機械学 習を勉強したいものの,データサイエンスが何だかよく理解できないという方も おられると思います.
 本講義では,データサイエンスの学習でよく使われている統計ソフトRを使い, 機械学習について基本的な事柄を学びます.Rの導入から説明しますので,これ からデータサイエンスや機械学習を学びたいという方にオススメです.

 講義項目

 

 1 データサイエンスの盛り上がり

 2 データサイエンスと機械学習

 3 統計ソフト「R」について

 4 Rの使い方入門
  4.1 Rのインストール
  4.2 Rの初歩
  4.3 行列の作り方
  4.4 ヘルプ機能
  4.5 関数の使い方
  4.6 関数の行列への適用
  4.7 ファイルの読み込み
  4.8 Rの終了方法
  4.9 エディタについて
  4.10 データの型について
  4.11 データフレームの作成
  4.12 データの可視化
  4.13 二次元クロス表


 5 機械学習概論・手法の紹介

 6 回帰分析
  6.1 単回帰分析と重回帰分析
  6.2 ~演習~


 7 クラスタリング
  7.1 手法の概論
  7.2 ~演習~


 8 サポートベクタマシン
  8.1 手法の概論
  8.2 ~演習~


 9 ニューラルネットワーク
  9.1 手法の概論
  9.2 ~演習~


 10 ランダムフォレスト
  10.1 手法の概論
  10.2 ~演習~

 10 まとめ




 お1人様      受講申込要領 1口(1社3名まで) 受講申込要領 セミナー 総合日程 画像認識 セミナー日程
 新宣伝 セミナー日程