化学品の市場調査、研究開発の支援、マーケット情報の出版

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. 機械学習のための統計基礎
   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