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☆☆☆


『機械学習・ディープラーニングの基本と特徴量エンジニアリング』

 S220121AW


 ☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して、行います。☆☆☆


開催日時:2022年1月21日(金)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。

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講 師

 

 太田桂吾(おおたけいご) 氏 

   株式会社LINK.A 代表取締役

 <経歴>  1990年3月、岡山大学文学部卒業。1990年4月、応用技術株式会社入社。多くのWEBシステム構築に携わる。2019年、 株式会社ネクステージ AIアナリスト。2021年 LINK.A 代表取締役。長年にわたるシステムエンジニア歴を生かして、実践的、わかりやすいデータ分析、機械学習、ディープラーニングの基礎セミナーを多数開催。

 セミナーの概要

 

 機械学習はデータからパターンを抽出します。その際に重要なことは、以下にデータを加工しパターンを抽出しやすくするか、ということです。どんなにすぐれた機械学習の手法でも、データがそのパターンを<<隠して>>いては、パターンの抽出は非常に難しくなります。データがそのパターンを明示してくれていれば解析は非常に簡単に、早くなります。そのためデータ分析者は、まずデータの加工を学習すべきです。そのための第一歩として、初学者に平易に説明いたします。また、実際にサンプルプログラムで、データ加工の有無による精度の差も確認します。

 講義項目

 

 1 機械学習とは
  1.1 概要
  1.2 学習方法の分類
  1.3 活用する箇所


 2 ディープラーニングとは
  2.1 概要
  2.2 活用する箇所


 3 機械学習のためのデータ準備
  3.1 データとは
  3.2 画像・言語、音のデータ化


 4 機械学習のプロセスと必要なデータ
  4.1 学習の概要
  4.2 パラメータ調整
  4.3 データ量


 5 データ加工
  5.1 前処理と特徴量エンジニアリング
  5.2 前処理の概要
  5.3 特徴量エンジニアリングの概要


 6 プログラムでの確認
  6.1 前処理の実際
  6.2 特徴量エンジニアリングの例
   6.2.1 画像での特徴量エンジニアリング
   6.2.2 音での特徴量エンジニアリング
   6.2.3 言語での特徴量エンジニアリング
  6.3 特徴量エンジニアリングを活用した場合の差



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