コースコード:DB302

機械学習による問題解決実践

コース概要

マシン実習

ビジネス課題の解決に機械学習をどのように用いてアプローチしていくかを、講義とケーススタディを通じて学習します。SVM(サポートベクトルマシン)などの手法の修得を通じて、機械学習を実践する方法を身に付けることができます。総合演習では、分析担当者になった想定で特定の商品の購入者予測などのモデルを作成し、プレゼンテーションを実施します。

受講料 

220,000円(税込)/200,000円(税抜)

開始日(申込締切前)

東京 6/11、9/24

講習日数

2日間

講師からのメッセージ

・座学で理論を学ぶだけではなく、演習で実データを対象とした問題解決に取り組むため、機械学習をビジネスで活用するためのヒントや注意点、実装で役立つポイントをバランスよく習得できます。
・機械学習を頭で理解するだけではなく、一連の分析プロセスを演習形式で体験できるため、自身がスムーズに分析に取り掛かれるのはもちろんのこと、分析担当者に業務を依頼する際にも、円滑なコミュニケーションが期待できます。

到達目標

  • ・ 機械学習を用いて、大量データの分析を行い、データに基づく意思決定ができる。

前提知識

以下のすべてを満たしている方。
・高校数学程度の知識(行列・ベクトルの概念やΣの意味がわかるレベル)をお持ちの方。
・R言語の経験をお持ちの方。

研修コースマップ

デジタルトランスフォーメーション(DX)

  • データサイエンス

コース内容

1日目
AM
1.機械学習とは
・機械学習の活用シーン
・機械学習の種類
・本研修で扱う機械学習(分類)
2.サポートベクターマシン(SVM)
・分類における機械学習の役割
・分類に使われるアルゴリズムの例
・SVMの境界の決め方
・線形分離不可能な場合
・カーネル法による問題解決
・特徴量と分類の正解率の関係
・mlrパッケージを用いた機械学習の概要
PM
3.機械学習による分類モデル作成の流れ
・機械学習の目的
・分類に影響する問題:過学習
・分類の良さ(汎化性能)を確認する方法:ホールドアウト検証
・K-分割交差検証
・チューニング
・SVMのハイパーパラメータ
・グリッドサーチ:ハイパーパラメータの最適な組合せの見つけ方
・機械学習におけるモデル作成の流れ
・対象の割合が偏るデータの分類
4.ミニ演習
 過去の購買履歴データを用いたユーザの属性推定モデルの作成を特徴量の選定から行い、予測精度の評価まで行う
・設定
・家計簿スマホアプリの概要
・変数一覧
・手順
・雛形スクリプトの解説
・結果発表/講師評 
2日目
AM
5.総合演習
 過去の購買履歴データを元に商品購入者の予測モデルを作成し施策提案を行う
・分析設計
・ターゲットの選定
・特徴量の探索
・中間発表
・モデル構築と検証
・最終発表/講師評
PM
5.総合演習
 過去の購買履歴データを元に商品購入者の予測モデルを作成し施策提案を行う
・分析設計
・ターゲットの選定
・特徴量の探索
・中間発表
・モデル構築と検証
・最終発表/講師評

留意事項・備考

・本コースは株式会社ブレインパッドとの提携コースのため、コース実施に必要とするご受講者の個人情報を株式会社ブレインパッドに提供します。
・総合演習はグループワークで行います。
・R、Rstudio、Microsoft Office(Excel、PowerPoint) を利用します。
・PCは、会場にてご用意しております。

開催スケジュール詳細・お申込

「カートに追加」欄の追加をクリックすると、web申込が可能です。
申込期限およびキャンセル期限は、各締切日の16:30です。

◎・・・6名様以上、空いております。
○・・・1~5名様の空きがございます。
△・・・キャンセル待ちとなります。(ただし、備考欄に注記がある場合はキャンセル待ちではありませんので、注記をご参照ください)
空席状況は定期的に更新しています。◎○でも、既に満席の場合はご了承下さい。詳細な空席状況は研修申込センターにお問い合せください。

[スケジュール更新日付:2020年03月16日]

地区 開催番号 会場名 開始日~終了日 日数 講習時間 申込締切日 空席
状況
備考 カートに追加
キャンセル締切日
東京 DB302001A ビジョンセンター浜松町 2020/06/11~
2020/06/15
2日間 09:00~
18:00
2020/05/28 ※注 追加
2020/05/28
DB302002A ブレインパッド 白金台 2020/09/24~
2020/09/25
2日間 09:00~
18:00
2020/09/08 ※注 追加
2020/09/08