機械学習実践コース｜研修コース｜エディフィストラーニング

機械学習実践コース

価　格: 110,000円（税込）
/100,000円（税抜）

コースコード: RC0336

期　間: 3日

時　間: 09:30~17:30

特記事項

【受講者E-mailアドレス】へZoomに登録されているメールアドレスをご入力ください。

※オンラインに関するお問い合わせにつきましては、主催社（株式会社キカガク）よりご連絡いたします。

開催日程

開催日	会場	お申し込み
2024/12/17(火)	オンライン	申し込む
2025/01/14(火)	オンライン	申し込む
2025/02/05(水)	オンライン	申し込む
2025/03/12(水)	オンライン	申し込む
2025/04/09(水)	オンライン	申し込む
2025/05/14(水)	オンライン	申し込む
2025/06/11(水)	オンライン	申し込む

コース概要

豊富な演習を通して機械学習を用いたデータ分析力と実装力を身につけるコースです。

※このコースは株式会社キカガクが開催いたします。
受講案内はキカガク社から直接のご連絡となります。

到達目標

・データ分析の基礎と機械学習の実装⽅法を習得できている状態
・ケースに応じた⼿法を選択し、評価指標を⽤いて判断できている状態
・データから課題を⾒出し、解決するためのアプローチを⾃⾝で考えられている状態

前提条件

・AI に関する基礎知識
・Python を使用した機械学習の基礎実装
・Python による基礎プラグラミング

※ 上記は事前学習でご用意しています。事前学習の実施は必須となっています。
（動画コンテンツ、申込み後配布）

対象者

・Python・機械学習を学びたいが、何から始めればいいのかわからない方
・データサイエンティストとしてデータ分析力と実装力を両方身につけたい方
・実データに対してのアプローチを体系的に学び、問題解決能力を高めたい方

コース内容

●カリキュラム概要
・機械学習に用いる代表的なライブラリの実装（NumPy / Pandas / Matplotlib）
・代表的な回帰の手法（理論・実装）
・代表的な前処理
・代表的な分類の手法（理論・実装）
・教師なし学習（理論・実装）
・ハイパーパラメータチューニング
・分類の評価指標
・不均衡データの取扱
・演習（機械学習モデル構築）

１日目
●プログラミング演習（予習内容の復習）
・Google Colaboratory の準備・Python 演習
●Pandas と Matplotlib によるデータ探索
・Pandasでデータベース操作・Matplotlibでグラフの描画・scikit-learnで重回帰分析
●教師あり学習：回帰 Ⅰ - Ⅰ
・回帰分析の理論・回帰分析の実装・重回帰分析
●教師あり学習：回帰 Ⅰ- Ⅱ
・回帰分析の応用手法の理論・回帰分析の応用手法の実装・Lasso 回帰・Ridge 回帰
●データ前処理の基礎
・データ前処理の整理・データ前処理の基礎実装・重複行への対応・欠損値補完・除去・特徴量変換 - カテゴリカル変数の取り扱い・正規化 / 標準化・予測モデル構築
●教師あり学習：回帰 Ⅱ
・その他の回帰手法の理論・その他の回帰手法の実装・ PLS（Partial Least Square Regression）・サポートベクターマシン・ニューラルネットワーク
●演習Ⅰ
・車の価格予測モデル構築・実装発表

2日目
●演習Ⅰ- 解説
・演習の解説・データ前処理の応用実装・外れ値除去 : 3σ法とハンペル判別法・特徴エンジニアリング
●教師あり学習：分類
・分類モデルの理論・分類モデルの実装・ロジスティク回帰・決定木・サポートベクターマシン・アンサンブル学習
●分類モデルの評価
・モデルの評価方法の理論・モデルの評価方法の実装
●不均衡データへのアプローチ
・不均衡データへのアプローチの種類・アプローチの実装・閾値調整・（補足：重み調整）・DownSampling・OverSampling
●精度向上のアプローチ
・精度向上のアプローチの種類・ハイパーパラメータチューニングの実装・Grid Search・Random Search・ベイズ最適化（Optuna）

3日目
●演習Ⅱ
・分類予測モデル構築
●演習Ⅱ- 解説
・実装発表・演習の解説
●教師なし学習
・教師なし学習の理論・教師なし学習の実装・クラスタリング・主成分分析
●総演習
・ダイレクトマーケティングキャンペーンの予測モデル構築
●総演習- 解説
・実装発表・演習の解説
●アウトロダクション
・おすすめ学習書籍やコンテンツの紹介・スキルチェックテスト・アンケート

※ 研修の効率化を考慮し、コース内容が部分的に変更になる場合がありますので、予めご了承下さい。

注意事項

●オンライン研修ではZoomを使用します。

　質問・エラー対応のため、事前にチャットグループへ登録を行います。

【受講者E-mailアドレス】へZoomに登録されているメールアドレスをご入力ください。

　Zoomへのアカウント登録がまだの方は事前にご登録お願いいたします。

●実施環境
講義受講には以下の環境を利用します。
・Google Chrome ブラウザ
・Zoom
・Google Colaboratory
それぞれ以下にてご案内しておりますのでご確認ください。
https://goldenrod-wren-7d3.notion.site/_-69026683392c4c8abc848de4811529d0?pvs=4

●ディスプレイ：2 画面推奨

●Web 教材
※ 講義内で当日に配布

●プラットフォームへの登録について
コースへお申込をされますと、キカガク社が管理するプラットフォームに以下の情報が登録されます。
なお、プラットフォームへ登録された情報は、受講連絡、お問合せ対応、修了状況の確認等に利用いたします。
【登録される情報】
・申込者氏名
・申込者メールアドレス
・会社名
・住所情報
・電話番号