機械学習によるデータ分析:オンラインセミナー

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※リクエスト・お問合せ等
はこちら→ req@johokiko.co.jp



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Zoomライブ配信セミナー見逃し視聴あり

オンライン受講(ライブ配信)/見逃視聴なし → 

オンライン受講(ライブ配信)/見逃視聴あり → 


※Zoomでの受講が難しい方へ;Zoomを介さず視聴できるライブ配信形式での受講も可能です(Vimeo使用)。
 本形式を希望の方は申込フォーム備考欄に「Zoom不可・ライブ配信希望」とご記入ください。
 ご受講前に必ず本ページ内の「ライブ配信」の詳細を確認下さい。Zoomとの同時受講はできません。


★ライブラリの利用等により、機械学習を用いたデータ分析は簡単にできるように!
 しかし、その急速な進展から、誤った方法による分析結果が多発!
★誤ったやり方・手順で進めた場合にどのような結果となるか?分析時・結果評価時の注意点を例を挙げて説明します!

機械学習によるデータ分析

正しい進め方とその解釈

〜データ分析を始める人・分析結果を受け取る人・分析を依頼する人のために〜

<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴有>

講師

(株)日立製作所 研究開発グループ 主任研究員  鴨志田 亮太 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

*ご専門および得意な分野・研究:
 機械学習・最適化技術を利用したシステムの研究開発/データ分析プロセス習熟サポートに関する研究

*本テーマ関連のご活動:
 トップエスイー(http://www.topse.jp/ja/)講師(2020年12月現在)
 未習熟者の機械学習によるデータ分析を支援するPythonライブラリ「MALSS」
 (https://github.com/canard0328/malss)の開発

→このセミナーを知人に紹介する

日時・受講料

●日時 2020年12月10日(木) 12:30-16:30 

●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名46,200円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200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。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp


※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

ライブ配信セミナー
動画配信サイトVimeoを用いて同時ストリーミング配信でご視聴頂けます。
 (尚、Zoomへアクセスできる方は、Zoomでの受講を推奨します。)
(クリックして展開「▼」)
 こちらの形式での受講をご希望の場合は備考欄に「Zoom不可・ライブ配信希望」と記載下さい(Zoomまたはライブ配信いずれか一方でのご受講となります)。

 →事前にこちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナーポイント

*「非常にわかりやすかった」というご意見が多数!
 過去のセミナー参加者の声:

 ・基礎知識がほとんど無くても理解できる点が多々あって良かったです。
 ・とても有意義でした。ありがとうございました。
 ・理解しやすく構成されており、有益でした。実例を交えた解説も良かったと感じました。
 ・技術的知識のない私でも理解できるご説明で、期待通りの学びを得られました。
 ・お話がよくまとまっており、わかりやすかったです。資料も後々のリファレンスとして重用できそうな気がします。
 ・章立ての構成で、章ごとに簡単な振り返りスライドがあったのがわかりやすかったです。
 等


○セミナーポイント:
 機械学習・ディープラーニング・人工知能技術の流行により、自社で埋もれている大量のデータやビッグデータを、機械学習を用いて業務に役立てることができるのでは?と考える方が急増しています。
 機械学習・ディープラーニングについてはさまざまな書籍が刊行され、オープンソースのライブラリも充実してきています。これらの書籍を参照し、ライブラリを利用することで、誰でも簡単に機械学習を利用したデータ分析を行うことが可能となりました。
 しかし、機械学習のアルゴリズム自体は書籍を参照しライブラリを利用することができても、実際にデータをどう扱って処理し、活かしていけばよいかわからない、という声も聞かれ、関連の情報も不足しているように見受けられます。
 データの前処理や分析の正しいやり方・手順を理解していなければ、質の高い分析結果を得ることができないだけでなく、誤った判断を下してしまう危険性もあります。
 また、機械学習の急速な進展からか、誤った方法による分析結果が提出されることも多く、受け取る側の方でも正しい評価指標によりそれを判断することが求められます。
 本セミナーでは、データ分析の正しいやり方・手順を学び、自分自身でデータ分析を行えるようになること、または他者のデータ分析結果を評価できるようになることを目指します。

○受講対象:
 1)データ分析を始めようとしている方
   基本的なデータ分析のやり方・手順を知ることができます
 2)データ分析結果を受け取る方
   分析結果の妥当性を評価することができるようになります
 3)データ分析を依頼する方
   基礎検討を自分達で実施することで付加価値の高い仕事を依頼できます

○受講後、習得できること:
 ・データ分析プロセスの基礎知識
 ・データの前処理・扱い方(整形方法・欠損値処理等)
 ・分析結果の評価指標・評価方法
 ・分析時の注意点(やり方・手順を誤るとどのような結果となるか)

セミナー内容

1.データの前処理・扱い方
 1.1 データ分析のためのデータ形式
 1.2 特徴量(説明変数)の分類
 1.3 カテゴリ変数の扱い方
 1.4 欠損値の扱い方
 1.5 データの正しい可視化方法
 1.6 データ収集・整形時の注意点

2.機械学習の基本と利用時の留意点
 2.1 機械学習とは
 2.2 機械学習によるデータ分析でできること
 2.3 代表的なアルゴリズム
 2.4 データ特性に応じた手法の選択
 2.5 ディープラーニングとは
 2.6 ディープラーニングの使いどころ

3.分析結果の評価法
 3.1 回帰モデルの評価基準
 3.2 分類(識別)モデルの評価基準
 3.3 精度以外の評価基準の重要性
 3.4 適合率・再現率・F値
 3.5 ROC曲線・AUC

4.機械学習によるデータ分析のすすめ方
 4.1 パラメータ調整の必要性とその方法
 4.2 過学習とその対策(交差検証法など)
 4.3 バイアスとバリアンスについて
 4.4 学習曲線による現状の把握

5.ビジネスへの適用について
 5.1 分析結果を現場にどう受け入れてもらうか
 5.2 機械学習の前にやるべきことはないか
 5.3 実運用時の課題
 5.4 その分析は解くべき課題を解決するものか
 5.5 分析結果の公平性
 5.6 真実は常に一つ?
 5.7 ディスカッション

  <質疑応答>

※内容項目は当日多少変更される可能性がありますのでご承知おきください。

セミナー番号:AD201296

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