未定（渋谷駅周辺）
機械学習の概論から始まり、徐々にそれぞれのアルゴリズムの核心や最新トピックが学べるように設計された、高度なプログラムを提供します。「Practice makes perfect」の考えに基き、実データを用いたハンズオンを通じての技術習得を目指します。また、プログラムを通して、kaggle等をもとにポートフォリオ作成し、実際のプロジェクト手順で進行することで、現場ですぐに使える実践的内容となっています。
機械学習・データサイエンス系業務に、自力で対応できる力を身につけ、AI領域への転職を可能にする機械学習の基礎力
| date | title | contents | |
|---|---|---|---|
| DAY1 | 3/3(土) 14:00-16:00 | イントロダクション | 最終ゴールの共有、機械学習概論、kaggle概説、データ分析/機械学習プロジェクトの進め方 |
| Scikit-learn入門 | Scikit-learnの基本的な使い方 | ||
| DAY2 | 3/10(土) 14:00-16:00 | 教師あり学習/その評価に関して | 教師あり学習アルゴリズムの大別。線形回帰、正則化、予測精度の評価と過学習 |
| 課題 | kaggle課題について、各自基礎分析を行う | ||
| DAY3 | 3/17(土) 14:00-16:00 | 前処理 | 前処理、標準化、正規化、データ欠損の扱い、補間方法、外れ値の扱い、RANSAC |
| 特徴量エンジニアリング | 次元削減、変数選択の方法、AIC、BIC | ||
| DAY4 | 3/24(土) 14:00-16:00 | 教師あり学習の代表的なアルゴリズム1 | k近傍法、サポートベクターマシン |
| パラメータチューニング | 交差検証、交点探索 | ||
| DAY5 | 3/31(土) 14:00-16:00 | 教師なし学習 | k-means |
| 中間発表 | 課題の中間発表 | ||
| DAY6 | 4/7(土) 14:00-16:00 | 教師あり学習の代表的なアルゴリズム2 | 決定木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク |
| 識別精度の評価方法 | Recall,Precision,Accuracy,F1,混同行列 | ||
| DAY7 | 4/14(土) 14:00-16:00 | DeepLearning入門 | DNN入門、勾配法、TensorFlowの使い方 |
| 様々なデータの取り扱い | テキスト処理、画像認識、音声認識 | ||
| DAY8 | 4/21(土) 14:00-16:00 | DeepLearningの様々なモデル | CNNと画像分類、CNNの応用、RNN、オートエンコーダ |
| 最終発表 | 課題の最終発表 | ||
| 予備日 | 4/28(土) 14:00-16:00 | ||
丸尾 大貴
東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻修士卒。量子力学が専門。量子力学の数値シミュレーションの結果を解釈するうちに、データ分析に興味を持ったため、データ分析の道を歩むことに。現在LINE株式会社にてデータ分析業務に従事。好きなデータは時系列。嫌いなデータはクライアントログ。
100,000円（税抜き）
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