| 10:00～11:30（90分） |
2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
|
| 11:30～13:00（90分） |
3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） |
4限目【演習】
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） |
5限目【課題演習】
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 ～PART1～
- 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/
|
| 16:30～18:30（120分） |
6限目【課題演習】
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 ～PART2～
- 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
|
| 18:30～19:30 |
7限目【質疑応答】
|
| 19:30～21:00 |
懇親会 |
