『データ前処理と画像認識の演習（演習教材のみ）』

不可欠なスキル、データ前処理と特徴量エンジニアリング

+画像認識のCNNモデルをPythonで動かそう！

本講座の演習教材（Pythonコード、データ）を学習に用いることで、データ活用技術を実世界のタスクに応用する力を養うことができます。

前半の演習では、売上予測モデルの構築を通じて、機械学習とデータ分析プロジェクトの成功の鍵を握る「データ前加工」や「特徴量エンジニアリング」の大切さを体感していただきます。その中でデータサイエンティストが重宝するPandasやScikit-learnなどのライブラリの使用、Pythonのコーディングに慣れていきます。

後半では、ディープラーニング技術を活用できるようになります。画像認識の最強のモデルである畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を６万枚のファッションアイテムの画像データで訓練し、識別モデルを構築します。ニューラルネットワークの開発環境を自ら立ち上げ、たっぷり手を動かすことで、データ活用への意欲とアイデアが湧くこと間違いなしです。

こんな人におすすめ

◆現場で使えるデータ分析と機械学習の技術がほしい方
◆Scikit-learnやPandasなどのライブラリを使いこなしたい方
◆深層学習のフレームワークを使いこなしたい方
◆分析官やAIエンジニアとしてキャリアアップに有利な技術を身につけたい方
◆機械学習の仕組みを体感することによって、最先端の技術を正しく解釈したい方

内容

• 売上予測①データの理解・特徴量作り・モデル構築
• 売上予測②モデルの評価と改善
• CNNで画像認識を実践