実習・Pythonではじめる機械学習「超」入門【オンライン限定セミナ】

実習・Pythonではじめる機械学習「超」入門【オンライン限定セミナ】
―― scikit-learnを使用!データセット準備から予測結果精度評価までを詳解

   

【開催日】2024年7月21日(日) 10:00-17:00 1日コース
【セミナNo.】ES24-0054  【受講料】27,500円(税込)
【会場】オンライン限定セミナ

※本セミナはZoom,またはTeamsを使ったオンライン限定セミナです.
詳細は,オンライン限定セミナについてをお読みください.

 昨今コンピュータの処理能力が飛躍的に向上し,各業界・各方面で'認識'系や'生成'系のAI活用が現実的に進んできており,安価なPCやタブレット端末でもその利用が可能になった.
 一般的・汎用的な文字認識や自然言語処理はクラウドサービスで提供される'学習済みモデル'を使用することにより実装がかなり容易に具現化できるが,特定用途のカスタム業務向け分類・予測等の処理では,それに特化したデータを用意してモデルの'構築'と'学習'をさせるプロセスが不可欠でもある.
 本セミナでは,プログラミング言語Pythonとその機械学習向け定番ライブラリであるscikit-learnを使用して,教師あり学習においてのデータセット準備,モデル選択,トレーニング,結果評価までの一連の作業フローを実践的に紹介する.また初学に役立つすぐに使える各種ユーティリティのGUIデスクトップアプリ化も行う.

※本セミナテキストのPDFファイル配布について
下記事項に同意して頂ける受講申込の方には,テキストのPDFファイルを配布いたしますので,メールでご連絡ください.
必要となる同意事項:有償無償問わず研修会/講習会/セミナ等での使用や再配布は行わない(ただし,条件,状況等により応相談)

● 対象聴講者,前提知識など
・AI/機械学習事始めに興味がある方
・Pythonで機械学習環境を構築したい方
・scikit-learnの使い方ポイントを知りたい方/習得したい方
・ディープラーニングの作業フロー概要を知りたい方

● 講演の目標
・機械学習のとっかかりがつかめる
・scikit-learnの使い方がわかる
・機械学習とディープラーニングの違いがわかるようになる

● 内容
1. AI,機械学習,ディープラーニング(深層学習)おさらい

2. 機械学習概要
 処理フロー概略
  データセットとは(サンプル入手方法kaggle等)
  データ前処理(欠損データ等)
  モデルとトレーニングについて
  分類と回帰
 アルゴリズム(決定木,サポートベクターマシーン等)
 PandasとNumpy

3. 実習準備(使用するライブラリのインストール)

4. scikit-learnでの機械学習
 データの取得・調整・分割
 モデルの選択
 モデルの学習
 予測結果精度評価
 デスクトップアプリ化例

5. 参考:Tensor Flowでのディープラーニング

6. 参考:Google Cloud Vertex AIでのAutoML

7. まとめ

8. 総合自由演習&フリーQ&A


サンプルデータセット取得ファイル保存ユーティリティのGUIデスクトップアプリ化


機械学習処理フローのGUIデスクトップアプリ化


【受講者が持参するもの】
・Python実行環境(Python+VSCode).構築方法は事前にメールで連絡いたします.
・インターネットにアクセス可能なWindows 10/11 PC(ウェブブラウザ必須)
・筆記用具(任意)
※実習なしで聴講だけならタブレットやスマフォでも可(非推奨)

【講師】
早乙女 勝昭 氏〔 元FPGAエバンジェリスト〕
 FPGAマガジンなどFPGA関連記事執筆やセミナ開催多数
 『FPGAマガジン No.6 カメラ×画像処理×FPGA』,CQ出版社,2014年7月.
 『FPGAマガジン No.10 やっぱり楽ちん!C言語×FPGA』,CQ出版社,2015年7月.
 実習・直伝!最新FPGAを使ったビデオ・システムの開発(プラット・フォーム構築編)
等々
 病気療養生活から復帰後はPythonやGAS(JavaScript)やExcel VBAなどのスクリプト言語を活用して,社会保険関係書類の整理・作成効率化に従事.現在クラウド・インフラエンジニアリングにも注力


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コース

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カテゴリ

 組み込みシステム

シリーズ

 

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 実習

キーワード

 コンピュータ
 ソフトウェア
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