データサイエンス基礎講座2019<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)> データサイエンス基礎講座2019<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)>

タイムテーブル

8月23日(金)【1日目】

19:00~20:00(60分) 1限目【概要・講義】

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)
20:00~21:00(60分)

特別講演

武蔵野大学 データサイエンス学部

学科長 准教授
国際大学GLOCOM主任研究員 博士(工学)

中西 崇文

8月24日(土)【2日目】

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】
  • 質疑応答
  • ホームワーク課題 説明
19:30~21:00 懇親会

※ 講義・演習指導の60分から120分前後で、随時の休息が入ります
※ 講師・講座内容は予告無く変更される場合があります。予めご了承ください。

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