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セミナー,機械学習,クラスタリング,回帰,判別,python,R

★データマイニング・機械学習を始めたばかりの方必見!

機械学習によるデータマイニング入門

講師

千葉工業大学 先進工学部 知能メディア工学科 准教授 齊藤 史哲 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご略歴:
2009年東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻博士後期課程修了。同大精密工学研究所研究員等を経て、
2011年青山学院大学理工学部経営システム工学科助手、2013年より同助教。
2018年千葉工業大学先進工学部知能メディア工学科准教授、現在に至る。博士(工学)。
人工知能学会、電気学会、電子情報通信学会、日本経営工学会、経営情報学会、知能情報ファジィ学会、IEEE等会員。

■ご専門および得意な分野・研究:
機械学習、ニューラルネットワーク、データマイニング、テキストマイニング、自律エージェント、ビジネスインフォマティクス

■本テーマ関連学協会でのご活動:
・日本経営工学会機関誌編集委員
・日本経営工学会経営情報部門幹事
など

・電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門)レビュワー
・経営情報学会誌レビュワー
・経営工学会論文誌レビュワー
・IEEE International conference on SMC reviewer
・IEEE International conference on IEEM reviewer
・IEEE International conference on IWCIA reviewer

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年8月21日(水) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん4階第3グループ活動室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名46,440円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,640円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■はじめに
本セミナーでは、機械学習を用いたデータマイニングの概要と基本事項について解説いたします。多くの場合、機械学習の実用においては数理的な背景やプログラミング能力などといった、実用上の高いハードルが存在します。このため、非常に注目されている技術であるにもかかわらず、適切な運用がなされずに、期待された成果が得られないケースもあるようです。本セミナーでは「機械学習を用いてできること」、「データ解析への応用」の基礎事項を中心テーマとして扱い、学習モデルの定性的な意味を中心に解説いたします。本セミナーを通じてより高度な機械学習の教材へのステップアップやデータマイニングの実装への一助となればと考えております。
資料にはPythonおよびRの短いコードを掲載し解説する予定です。これにより、実装する上でのイメージをつかんでいただければと思います。なお、お時間の都合上、演習はできませんので、PCは必ずしも持参する必要はありません。

■ご講演中のキーワード:
機械学習、クラスタリング、回帰、判別、次元縮約、可視化、Python、R

■受講対象者:
・ データマイニング・機械学習を始めたばかりの方。
・ 機械学習によるデータ解析周辺の全体像を把握したい方。
・ 業務に活かすため、機械学習についての知見を得たいと考えている方。
・ 本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。

■必要な予備知識や事前に目を通しておくと理解が深まる文献、サイトなど:
・ セミナーではなるべく数式や数理的な議論は少なめにいたしますが、高校卒業レベルの数学の知識は必要です(可能であれば、大学初年度レベルの線形代数・数理統計の知識もあるとさらに良いと思います)。
・ プログラミングの初歩的な知識(特に配列、制御構造について)はお持ちの方が望ましいです。
・ この分野に興味のある方なら、特に上記以外の予備知識は必要ありません。

■本セミナーで習得できること:
・機械学習の基礎知識 ・データマイニングのノウハウ ・PythonおよびRによるデータ解析

セミナー内容

■ご講演プログラム
1.はじめに
1)データマイニングとは
2)機械学習の動向

2.機械学習
1)機械学習とは
2)教師あり学習
3)教師なし学習
4)強化学習(このセミナーでは詳細な説明はいたしません)

3.教師あり学習
1)回帰
 a)重回帰分析
2)判別
 a)ニューラルネットワーク(回帰にも適用可能)
 b)サポートベクターマシン(回帰にも適用可能)
 c)ランダムフォレスト(回帰にも適用可能)
3)Pythonによる実演

4.教師なし学習
1)次元縮約
 a)主成分分析
 b)非負値行列因子分解
2)クラスタリング
 a)K-平均法
 b)階層クラスタリング(ウォード法)
 c)自己組織化マップ
3)Pythonによる実演

5.発展的な話題(時間に余裕があれば)
1)先進的な解析手法(t-SNEなど)
2)解析事例の紹介

6.まとめ

セミナー番号:AC190865

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