トリケップスセミナー
開催日時:2016年7月22日(金)10:00~17:00
会 場:オームビル (千代田区神田錦町3-1) → 会場へのアクセス
〒101-0062 東京都千代田区神田駿河台3-2-11
参 加 費:お1人様受講の場合 47,000円 (税別/1名)
1口(1社3名まで受講可能)でお申し込みの場合 57,000円 (税別/1口)
■ ノートPC(Win7以降)に「R」をインストールしてご持参ください。「R」ダウンロードサイト
講 師
長橋賢吾 氏
フューチャーブリッジパートナーズ㈱ 代表取締役
(博士 (情報理工学))
講師の言葉
機械学習と聞いて、ちょっと難しいかもしれない、と思われるかもしれません。たしかに、機械学習は数学を基礎にしており、その理論は容易ではありません。しかし、重要なのは理論を習得することでなく、そのエッセンスを理解して、実際のデータ解析の現場で活用することにあります。
そこで、本講座では、数式を一切使わず、機械学習の現場での活用をモットーにRの演習を通じて機械学習を学習します。
受講対象
・新たに機械学習について学びたい方。
・機械学習を自身の業務に活かしたい方。
※初心者・初学者の方を歓迎します。また、業種・業界は不問とします。
受講して得られる知見、情報
・機械学習を行うために必要な数理・統計の基本知識
・機械学習を行うイメージ(実習をふまえて)
・機械学習の習得、学習のための指針 など
講義項目
1.1 高校生程度の数学の復習
1.2 平均、分散、相関分析
1.3 統計と機械学習の違い
1.4 回帰分析
1.5 主要成分分析
≪Rでの演習≫
・四則計算
・グラフの描画
・ファイルの読み込み
・平均、分散、相関分析
・天気データに基づく回帰分析
・ビールの趣向アンケートに基づいた主成分分析の方法
2. 機械学習の第一歩
2.1 アソシエーション分析
2.2 階層クラスタリング
2.3 K平均法
≪Rでの演習≫
・アソシエーション分析の演習
・Groceriesライブラリを用いて、関連商品購入分析
・arulesパッケージのインストール
・アソシエーションルールの表示
・アソシエーションルールの可視化
・クラスタリング(樹形図)の演習
・K平均法の演習
3. 機械学習
3.1 カーネル法・サポートベクターマシン
3.2 ランダムフォレスト
≪Rでの演習≫
・カーネルライブラリのインストール
・SPAM学習データの作成
・SPAMテストデータの作成
・サポートベクターマシンによるモデル生成
・生成したモデルによる判別率判断
・交差検定
・ランダムフォレストのパッケージインストール
・学習データ、テストデータの準備
・ランダムフォレストモデルの生成
・生成したモデルによる判別率判断
4. まとめ
4.1 ディープラーニング・ニューラルネットワーク基礎