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本コースでは、データ分析に必要な知識・考え方とフレームワーク基礎を2時間で学びます。
機械学習の超入門編です。

◆◇こんな方におすすめ◇◆

・自社の業務改革、データ分析ご担当者様
・機械学習とは何か、入門編として概要を押さえたい方
・機械学習でどのようにビジネス課題が解決できるのか知りたい方
・自社のビジネス課題が解決できそうか気軽に相談したい方

コース概要

会場・日程

・日程:2021年7月29日(木)15:00-17:00

・会場:本ウェビナーはオンラインで行います

費用 無償
期間 2時間
対象者

・自社の業務改革、データ分析ご担当者様
・機械学習とは何か、入門編として概要を押さえたい方
・機械学習でどのようにビジネス課題が解決できるのか知りたい方
・自社のビジネス課題が解決できそうか気軽に相談したい方

備考

*事前にRapidminerのダウンロードが必要です。
ダウンロードサイト:https://rapidminer.com/products/studio/

*RapidMinerの始め方~10stepでできる簡単インストール方法~
https://www.ksk-anl.com/blog/rapidminer%E3%81%AE%E5%A7%8B%E3%82%81%E6%96%B9%EF%BD%9E10step%E3%81%A7%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8B%E7%B0%A1%E5%8D%98%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB%E6%96%B9%E6%B3%95%EF%BD%9E

*詳細はこちら:https://natic.nissho-ele.co.jp/event/ai-rapidbeginner/

アジェンダ

15:00-

AI機械学習入門


1) AI機械学習の基礎としてAI概要、分析プロジェクトのフレームワーク、AI導入例を中心に紹介します。

・AIとは
・AIが得意な分野、不得意な分野
・AI機械学習の分類
・教師あり学習の進め方
・データ分析フレームワーク
・データ分析フレームワークとRapidminerの関係
・データサイエンティスト概要と分析PJにおける役割
・AIシステムの導入パターン例

2)AI機械学習の分析プロジェクトを進める際に最低限押さえるべき用語と概要を、プロジェクトの各工程に沿って超短縮版で紹介します。
・データ分析PJの各工程で押さえるべき用語
・データの理解
 ー欠損値
・データの準備
 ー欠損値の補完
 ーカテゴリ変数、ダミー変数化
 ーサンプリング
・モデル作成
 ー説明変数、目的変数、モデル
 ー交差検証法(Cross Validation)
 ー過学習、汎化性能
・評価
 ー分類と予測の評価指標
 ーWeights(重要度)

16:00-

Rapidminerハンズオン

UCI BANKデータを使用したハンズオン

16:50-

質疑応答

*全体の質疑応答終了後、希望者にはそのまま個別相談会を実施

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