Pythonによる時系列データ分析とその活用

株式会社　技術情報協会太田桂吾氏 55,000円

★データ分析の未経験者方、データ分析作業を始めたい方、大歓迎！！
★機械学習・ディープラーニングの基礎から異常検知や売上予測への応用まで
　　　　　　　　　　　　　とにかく“実践”で使えることを第一にポイントを詳解します！！

会場

講師

プログラム

特典

お知らせ

開催日時

2024/04/10 (水) 10:30～ 16:30 （受付 10:00 ～ )

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申込み期間

2024/02/01 ～ 2024/04/09

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

太田桂吾氏: (株)LINK.A　代表取締役

カリキュラム、
プログラム

【講演趣旨】
講師は、専門の研究者ではなく、システム開発者なので、とにかく実践で使えることを第一に考えています。前半で、機械学習・ディープラーニングを概観・整理します。データ分析の未経験者でもわかるように可能な限り数式を排して説明します。後半は、時系列データの分析手法を概観し、実践のポイントを解説します。また、処理の違いにより、結果に対してどの程度の際が生まれるか、を実験、説明します。時系列のデータ分析作業を始めたいと思われている方に最適です。本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。

【講演項目】
1.機械学習／ディープラーニングの数理・確率論
　1-1.統計の基本
　1-2.統計と機械学習
2.機械学習の基礎と実践
　2-1.機械学習の基本
　2-2.学習の種類
　2-3.結果の分類
3.ディープラーニングの基礎と実践
　3-1.機械学習とディープラーニングの違いは？
　3-2.ディープラーニングを分類し、その特徴を把握する
4.時系列データ処理（ARIMAモデルを使ってみる）
　4-1.時系列データの定義
　4-2.データの特性を確認する
　4-3.データの前処理
　4-4.データのグラフ化
5.ARIMAモデルを使ってみる
　5-1.自己相関と変動
　5-2.ARIMAモデル
　5-3.サンプルデータを使用した実行（売上予測）
6.深層学習モデルを使ってみる
　6-1.深層学習モデルと時系列データ
　6-2.サンプルデータを使用した実行（売上予測の高度化）
7.異常検知への応用
　7-1.異常検知の基本
　7-2.AutoEncoder
　7-3.RNN＋AutoEncoder
　7-4.サンプルプログラムで異常検知を実施
8.パラメータ推定
8-1.optunaを利用したパラメータ自動推定
9.このセミナーだけで終わらせないために

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）

割引適用の場合は、お申し込み後、技術情報協会より確認のご連絡を差し上げます。

※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
・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。