i-Learning 株式会社アイ・ラーニング
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機械学習実践コース

  • コースコードAI521

  • 受講形態オンライン
  • 日数3日間

  • 受講時間9時30分 ~ 17時30分(昼休憩:60分)

  • 受講料110,000円 (税別価格100,000円)

豊富な演習を通して機械学習を用いたデータ分析力と実装力を身につける講座です。


※他社提携コースは、お申し込み後に空席確認を行います。お席を確保できない状況の場合はご連絡させていただきます。

なお、「残席数」はリアルタイムに反映されていない場合がございます。また、残席数表示に関わらず申込可能な場合がございますので、正確な「残席数」については、お問い合わせください。

  • 機械演習
  • 他社提携

詳細情報

対象者

・Python・機械学習を学びたいが、何から始めればいいのかわからない方
・データサイエンティストとしてデータ分析力と実装力を両方身につけたい方
・実データに対してのアプローチを体系的に学び、問題解決能力を高めたい方

前提知識

IT基礎知識
プログラミング経験があることが望ましい
オンライン3日間の受講の前に補助動画(標準視聴目安時間495分)の視聴が必須です。

学習目標

・データ分析の基礎と機械学習の実装方法を習得できている
・ケースに応じた手法を選択し、評価指標を用いて判断できている
・データから課題を見出し、解決するためのアプローチを自身で考えられている

研修の内容

【事前学習】
Python & 機械学習入門(8時間)

【1日目】
イントロダクション
・イントロダクション
プログラミング演習(予習内容の復習)
・Google Colaboratory の準備
・Python 演習
Pandas と Matplotlib によるデータ探索
・Pandasでテータヘース操作
・Matplotlibてクラフの描画
・scikit-learnで重回帰分析
教師あり学習:回帰 Ⅰ - Ⅰ
・回帰分析の理論
・回帰分析の実装
・重回帰分析
教師あり学習:回帰 Ⅰ- Ⅱ
・回帰分析の応用手法の理論
・回帰分析の応用手法の実装
・Lasso 回帰
・Ridge 回帰
データ前処理の基礎
・データ前処理の整理
・データ前処理の基礎実装
・重複行への対応
・欠損値補完・除去
・特徴量変換 - カテゴリカル変数の取り扱い
・正規化 / 標準化
・予測モデル構築
教師あり学習:回帰 Ⅱ
・その他の回帰手法の理論
・その他の回帰手法の実装
・ PLS(Partial Least Square Regression)
・サポートベクターマシン
・ニューラルネットワーク
演習Ⅰ
・車の価格予測モデル構築
・実装発表

【2日目】イントロダクション
・イントロダクション
・Day1 の復習
演習Ⅰ- 解説
・演習の解説
・データ前処理の応用実装
・ 外れ値除去 : 3σ法とハンペル判別法
・ 特徴エンジニアリング
教師あり学習:分類
・分類モデルの理論
・分類モデルの実装
・ロジスティク回帰
・決定木
・サポートベクターマシン
・アンサンブル学習
分類モデルの評価
・モデルの評価方法の理論
・モデルの評価方法の実装
不均衡データへのアプローチ
・不均衡データへのアプローチの種類
・アプローチの実装
・閾値調整
・(補足:重み調整)
・DownSampling
・OverSampling
精度向上のアプローチ
・精度向上のアプローチの種類
・ハイパーパラメータチューニングの実装
・Grid Search
・Random Search
・ベイズ最適化(Optuna)

【3日目】
イントロダクション
・イントロダクション
・Day2 の復習
演習Ⅱ
・ 分類予測モデル構築
演習Ⅱ- 解説
・実装発表
・演習の解説
教師なし学習
・教師なし学習の理論
・教師なし学習の実装
・クラスタリング
・主成分分析
総演習
・ダイレクトマーケティングキャンペーンの予測モデル構築
総演習- 解説
・実装発表
・演習の解説
アウトロダクション
・おすすめ学習書籍やコンテンツの紹介
・スキルチェックテスト
・アンケート


開催情報

開催概要

日数 3日間
受講時間 9時30分 ~ 17時30分(昼休憩:60分)
受講料 110,000円
(税別価格100,000円)

開催日程・場所

日時 場所 状況 締切日 セッションID
7月17日(水) 〜 7月19日(金) オンライン講座(株式会社キカガク) 受付中 7月2日(火) 07
8月20日(火) 〜 8月22日(木) オンライン講座(株式会社キカガク) 受付中 8月5日(月) 08
9月18日(水) 〜 9月20日(金) オンライン講座(株式会社キカガク) 受付中 9月3日(火) 09
10月16日(水) 〜 10月18日(金) オンライン講座(株式会社キカガク) 受付中 10月1日(火) 10
11月12日(火) 〜 11月14日(木) オンライン講座(株式会社キカガク) 受付中 10月28日(月) 11
12月17日(火) 〜 12月19日(木) オンライン講座(株式会社キカガク) 受付中 12月2日(月) 12

重要事項

キャンセル規定

受講開始9営業日前から受講料(購入価格)の100%のキャンセル料がかかります。

オンラインクラス

□オンライン講座
開催地名「オンライン講座」が対象です。
オンライン講座では、受講案内を受講者の方のメールアドレスに送付させていただきます。
お申し込み時に受講者ご本人のメールアドレスが必須となります。
・受講者の方は、ネットワークにつながる環境で、ご自身のPCを使って講義を受けていただきます。
・オンライン講座はZoomで提供します。
 ・Zoomのクライアント版が導入されたパソコンをご準備ください。
 ・Zoomの無料アカウントを作成してください。

・ご受講にあたってはデュアルモニタ環境を推奨いたします。

・受講の際は下記をご確認の上、以下の要件を満たすパソコンをご用意ください。
 -Google Chromeを導入済み
 -Google Drive , Google Colaboratoryへのアクセスが可能
   ・Googleアカウントを取得いただく必要があります。
   ・Pythonの開発・実行環境として使用します。

備考

・当コースは株式会社キカガク直営のオンライン講座で開催いたします。

【キャンセル規定】
最終無償キャンセル受付日は各レッスン開始日の10営業日前になります。
受講開始9営業日前から受講料の100%のキャンセル料がかかります。
※休日、年末年始休暇等に伴い若干前倒しとなる場合がございます。

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