Pythonで学ぶ機械学習入門 ～機械学習の概要とデータ分析手法～

・システム開発経験はあるが、機械学習は未経験あるいは興味をお持ちな方
・機械学習を利用するシステム開発案件の対応が必要なため、知識として蓄えておきたい方

・Pythonの基礎的なプログラミングが理解できていること(代入、変数、関数、リスト、配列など)

当コースを修了した時点で、次のことができることを目標とします。
1.機械学習の基礎知識を習得する
2.機械学習を実現するデータ分析手法を理解する
3.モデルを作成し、学習する流れを体得する

<事前学習>　e-ラーニング*標準学習時間　1時間
★受講開始は　教室研修開始日8営業日前です
　第1章　機械学習の全体像
　第2章　機械学習の応用範囲と種類
　第3章　機械学習に必要な数理統計学

<教室研修>　1日
1.機械学習とPython
　・機械学習プラットフォーム
　・Python機械学習ライブラリ(numpy,Pandas)の利用
　
2.機械学習の分析手法
　・教師あり学習
　　- 回帰分析
　　- 重回帰分析
　　- ロジスティック回帰分析
　・教師なし学習
　　- クラスタリング分析
　　- k平均法
　　- 主成分分析
　・SVM
　　- サポートベクターマシン(クラス分類)
　・アンサンブル学習
　　- 決定木
　　- ランダムフォレスト


●事前学習 e-ラーニング　補足
【コース構成】
・音声付きビデオ

【コース修了条件】
・すべてのビデオを最後まで学習すること

【稼働環境】
　　[PC環境]
　　OS: Windows8 / Windows10 / macOS High Sierra
　　ブラウザー: Internet Explorer 11、Microsoft Edge、
　　　　　　　　Firefox 最新版推奨、
　　　　　　　　Google Chrome 最新版推奨、
　　　　　　　　Safari 最新版推奨
　　ブラウザー設定:JavaScript、Cookieの使用許可
　　モニター: 解像度1024×768 pixel 以上、16bit / 65536色以上
　　サウンド : サウンド・ブラスター互換のサウンド・ボード
　　ネットワーク環境:ブロードバンド環境推奨

　　[タブレット・スマートフォン]
　　iPhone6以降、iPad (iOS 8 以降) Safari、Android 6.0.x 以降 + Chrome
　　ネットワーク環境: LTE回線 または、WiFi接続推奨
　　画面の広いデバイスでご受講ください。

* 稼働環境については、2022年01月時点で稼働を確認していますが、将来にわたって稼働を保証するものではありません。
上記動作環境を満たしている場合でも、すべてのお客様環境での動作を保証するものではありません。