『機械学習実践（テキストのみ）』

演習を通じてデータ処理と精度検証をマスター！

ライブラリを活用して楽々と機械学習を実践！

本講座では、機械学習の概論の解説を行った上で、豊富な演習を通じて、データ分析の現場ですぐに使える技術の習得を目指します。受講後には、Scikit-learnなどPythonのライブラリを使って機械学習モデルを構築すること、学習済みモデル精度を評価すること、精度向上のためのモデルチューニング、データの前処理や特徴量エンジニアリング等が一人で出来るようになります。

講義には本質だけを凝縮させ、丁寧かつ無駄のない解説と手を動かす演習をバランスよくブレンドしております。講義内容を確実に定着させるための講師オリジナル練習問題をご用意しています。演習に重点的に時間を割くことで学習効果を最大化することがポイントです。

本講座を受講し、業務現場で使える技術を短時間で効率的に身につけましょう。

こんな人におすすめ

◆データ分析と機械学習の実装を出来る人材を目指す方
◆Scikit-learnやPandasなどのライブラリ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
◆データ活用プロジェクトに関わる方
◆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

• 機械学習の仕組みとモデル構築の流れ
• 決定木手法とアンサンブル学習の理解
• 決定木とその「最強版」ランダムフォレストを構築
  
• 予測モデルの精度精度評価
  
• 特徴量の可視化や特徴量選択に挑戦