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開催日 2021/08/19 (木) 開催地 WEB配信型ライブセミナー

【Live配信セミナー】~サンプリング、クレンジング、欠損値補完、次元削除、特徴抽出…~

AI・機械学習のための特徴量エンジニアリング

主催 株式会社 技術情報協会 講師 濱上 知樹 氏 受講料 55,000円   

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★期待した結果が出ない原因は「特徴量」を導き出せていないからです!
    機械学習のポテンシャルを十分に引き出すためのデータ前処理ノウハウ!
開催日時 2021/08/19 (木)     10:30~ 16:30     (受付  10:00 ~ )

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申込み期間 2021/06/01  ~ 2021/08/18
主催会社 株式会社 技術情報協会
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定員 定員数の上限はございません
受講料 55,000円 (税込/各種割引については下段「お知らせ」欄をご参照ください)
開講場所 ZOOMを利用したLive配信
※会場での講義は行いません 

講師
濱上 知樹 氏 講師写真

濱上 知樹 氏

横浜国立大学 大学院工学研究院 教授

カリキュラム、
プログラム
【講演趣旨】 
様々な分野においてAIの活用が期待されています。特に、現場で発生する様々なデー タに対して異常検知や予防保全、因果関係の推論を自動化する試みが進んでいます。しかし、概念 実証(PoC)を何度繰り返しても、期待したような結果にならず、AIの導入を諦めてしまうという声もよく聞 きます。その背景には、データの理解や前処理が不十分で、本来の機械学習のポテンシャルを十分引き出すための特徴量が導き出せていないという場合もあります。本講義では、機械学習の性能を引き出すための様々なデータに対する前処理の考え方と具体的方法について理解を深めるとともに、AIを有効に活用するための特徴量エンジニアリングの基礎について習得していきます。

【講演項目】
1. イントロダクション
2.前処理入門
  2.1 なぜ前処理が重要か
  2.2 特徴量エンジニアリングとは
  2.3 機械学習と前処理
3.データ構造
  3.1 基本データ構造
  3.2 系列データ
  3.2 画像データ
  3.3 テーブルデータ
  3.4 カテゴリカルデータ
  3.5 テキストデータ
  3.6 その他の型
4.前処理技術
  4.1 サンプリング
  4.2 クレンジング
  4.3 オーグメンテーション
  4.4 スケーリング・正規化・標準化
  4.5 型変換
  4.6 アノマリ除去
  4.7 欠損値補完
  4.8 次元削減
  4.9 特徴抽出
  4.10 その他の処理
5.様々な機械学習における前処理の必要性
  5.1 ニューラルネットワーク
  5.2 SVM
  5.3 アンサンブル
  5.5 決定木
  5.6 その他
6.前処理の事例
7.まとめ
【質疑応答】
特典 セミナー資料付
各講で最後に質疑応答時間あり。

セミナー参加費
支払い方法
1. 銀行振込または現金書留にてお願いいたします。

2. 原則として開催日までにお願い致します。

3. 銀行振込の場合は、原則として領収証の発行は致しません。

4. 振り込み手数料はご負担ください。
お知らせ ●各種割引について
1. 同一テーマ1社2名以上同時申込の場合のみ、1名につき5,500円(税込)割引いたします。
2. 大学(教員、学生)、公的機関、医療機関の方は、「アカデミック価格」33,000円/1名(税込)でご参加いただけます。(2名同時申込割引は適用されません)

※申し込み人数が開催人数に満たない場合など,状況により中止させて頂く事が御座います。

●Live配信セミナーの受講について
・ Zoom公式サイトで視聴環境を確認の上、お申し込みください。
・ 開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
・ セミナー配布資料は印刷物を郵送いたします。
・ 本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・ 本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・ Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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