tdo2024051701

• ・単回帰分析の考え方
• ・【事例】家賃を予測する

• ・重回帰分析の考え方
• ・データの特徴を見る（前処理）
• ・欠損値の取り扱い（前処理）
• ・定性データの取り扱い（前処理）
• ・【事例】糖尿病の進行を予測する

• ・ロジスティック回帰の考え方
• ・スケーリング（前処理）
• ・学習不足・過学習への対応（モデルのチューニング）
• ・ロジスティック回帰による分類　・【事例】ウミガメの性別を分類する
• ・その他の方法（k-近傍法、決定木、サポートベクターマシン）

• ・k-means法によるクラスタリングの考え方
• ・【事例】ワインの品種を分類する
• ・主成分分析による次元圧縮
• ・【事例】成績に影響のある要因を見つける

• ・グリッドサーチ、アンサンブル学習（ハイパーパラメータの選択、モデルの選択、チューニング）
• ・ニューラルネットワーク入門（学習済みのニューラルネットワークを利用して画像に名前を付ける）

• ・ChatGPTなどの生成AIをユーザーの立場で単に使うというのではなく、機械学習の基本的な考え方と進め方について、手を動かしながら理解します。Pythonによるプログラミングを行いますが、前提知識は不要です。
• ・プログラミング環境として、Google Colaboratoryを利用するので、あらかじめGoogleのアカウントを取得しておいてください（https://support.google.com/accounts/answer/27441を開き、［自分用］のボタンをクリックして、手順にそって進めれば簡単に取得できます。すでにお持ちのアカウントがあれば、新たに取得する必要はありません）。

Pythonによるプログラミングを行いながら、ステップバイステップで機械学習の考え方を身につけていきます。単にAI・機械学習のツールを体験するのではなく、その背後のしくみと意味を理解することにより、目的に合わせてデータの予測や分類ができるようにします。プログラミングに関しての前提知識は不要なので、未経験の方も安心してご参加ください。また、演習と合わせて、文系の人にも分かるように回帰分析やロジスティック回帰、k-means法、主成分分析などの意味についても分かりやすく説明します。AI・機械学習の教科書を読んでも、数式ばかりでよく分からないという声をよく聞きますが、この講座では、実際にそれぞれの手法を体験しながら、その手法がどのような考え方に基づいているのかを理解していきます。AI・機械学習に自ら取り組むための第一歩が踏み出せます。

33,000円（税込）

4.5時間（演習時間は含まず）

アカウント発行日から4週間　※テキストはデータのダウンロード

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