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2025年1月20日(月) ~ 2025年1月21日(火)
空席あり
2025年2月17日(月) ~ 2025年2月18日(火)
2025年3月18日(火) ~ 2025年3月19日(水)
2025年5月12日(月) ~ 2025年5月13日(火)
2025年6月16日(月) ~ 2025年6月17日(火)
★教師あり学習を中心とした、機械学習の概要と実装方法をPythonで実際にプログラミングしながら習得することができるハンズオンコースです。これから機械学習を学びたい方や、実装方法も学びたい方に最適です。
機械学習を学び始める際に障壁になりやすい、難解な数学や理論は必要十分に抑え、手を動かしながら学ぶことで機械学習の概要・開発プロセス・実装方法を体系的に身に着けることができます。
【本コースはオンライン対応です】
会場が「オンラインLive」または「教室Live配信」の日程は、オンラインでご参加いただけます。
★オンラインLiveトレーニングの詳細はこちら
1. 機械学習の概要 - 機械学習の概要 - 機械学習を利用・構築するためのプロセス - 機械学習開発の環境 2. 線形回帰 – scikit-learn - - 線形回帰 - 線形回帰モデルの実装 - 特徴量選択による線形回帰モデルの改良 - 演習:線形回帰 3. ロジスティック回帰 – scikit-learn - - ロジスティック回帰 - ロジスティック回帰の実装 - 標準化によるロジスティック回帰モデルの改良 - 演習:ロジスティック回帰 4. 決定木、ランダムフォレスト – scikit-learn - - 決定木 - 決定木の実装、パラメータチューニング - オプション演習:決定木 - ランダムフォレスト - ランダムフォレストの実装、パラメータチューニング - オプション演習:ランダムフォレスト 5. 勾配ブースティング – LightGBM - - 勾配ブースティング木 - LightGBMの実装、パラメータチューニング - 交差検証法・グリッドサーチ - 演習:LightGBM & グリッドサーチ 6. ディープラーニング – TensorFlow / Keras - - ディープラーニング - TensorFlow / Keras - 演習:ディープラーニング - 演習:構造化データへの機械学習の適用プロセスの検討 - 構造化データへの機械学習の活用例 7. CNNによる画像分類 – TensorFlow / Keras - - 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) - TensorFlow / KerasよるCNN画像分類 - 演習:CNN画像分類 - 画像分類の活用例 付録:PyTorchによるディープラーニングの実装
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