データサイエンス基礎講座2018＜数学知識ゼロ・プログラミング経験ナシ、から始める機械学習 Returns(リターンズ）＞～「夏」を制する者が、「機械学習・AI」を制する！～ データサイエンス基礎講座2018＜数学知識ゼロ・プログラミング経験ナシ、から始める機械学習 Returns(リターンズ）＞～「夏」を制する者が、「機械学習・AI」を制する！～

タイムテーブル

8月24日(金)【1日目】

19:00～20:30（90分）

1限目

機械学習って結局なんなの？

  • 統計学と機械学習の概要と違い
  • 実務で機械学習を使う上で考えるべき予測性能と解釈可能性
  • データ分析における良くある間違い
  • 教師あり機械学習（予測モデル）
20：30～21：30（60分） 懇親会（講師および受講者）

8月25日(土)【2日目】

9:00～10:30（90分）

3限目：演習

エクセルでニューラルネットワークを実装して見よう！

  • 回帰分析
  • ニューラルネット
  • 勾配降下法
10:30～12:00（90分）

4限目：演習

Pythonを使ったプログラミング超入門

  • Pythonの演習
13:00～14:30（90分）

5限目

超速習!機械学習アルゴリズム

  • モデル作成/機械学習アルゴリズムの選択
  • ロジスティック回帰モデル
  • 決定木
  • アンサルブル学習(ランダムフォレスト）
  • 機械学習アルゴリズムを学習するためのポイント（解釈可能性/予測性能/ハイパーパラメーター）
  • 性能評価（評価指標、精度評価、再現率等々）
14:30～16:00（90分）

6限目

Pandasを用いたデータ前処理と不動産価格を予測するモデルを作るウォークスルー ～其の壱～

  • pandasの基本的使い方
  • scikit learnの使い方を理解する
  • 演習：機械学習を使って不動産価格の予測モデルを作る（分析プロセスに沿った演習）
  • 分析目的の明確化/データ準備・データ分析要因と特定/分析/
16：00～17:30（90分）

7限目

Pandasを用いたデータ前処理と不動産価格を予測するモデルを作るウォークスルー ～其の弐～

  • モデリング/アルゴリズム選択/ビジネスインパクト/PDCA
  • 不均衡データとＦ値の関係
  • 質疑応答
  • まとめ
17:30～18:00 質疑応答

※ 進行状況により、スケジュールは予定時間より遅速が生じます。何卒ご了承下さい。