近年、AI、ビッグデータ、IOT、機械学習等が注目されています。
本セミナーでは、AI関連用語の解説、及びAI導入時に必須の知識である機械学習について、その考え方、しくみ、活用事例など、分かりやすくご紹介致します。
このセミナーで学べること
1. AI関連用語の解説
AI、ビッグデータ、IOT、機械学習等用語について分かりやすく解説板します。
2. 機械学習について
(1)機械学習とは何か
AIに必須の知識である機械学習の概要について説明します。
(2)機械学習のしくみ
・教師あり、教師なしとは
(教師の有無は機械学習の基本であり重要な考え方です。)
・回帰
多項式回帰
過学習の意味と対処方法
・クラス分類の説明
利用事例(スーパーポイント会員への販促方法の検討)
・クラスタリングの説明と利用事例
階層クラスターとデンドログラム
非階層クラスター
(3)その他活用事例
知識発見の過程について(相関ルールの発見と検証)
その他、信用リスク評価、異常検知等分かりやすい事例についてとりあげる予
(内容は変更されることもあります。)
セミナー詳細
主催者情報 | 株式会社データサイエンス研究所 |
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講師名 | 伊藤嘉朗 |
参加費用 | 無料 |
定員 | 20 名 |
カテゴリー | マーケティングセミナー |
タグ | AI / 機械学習 / 統計学 |
参加対象 | ・機械学習について興味のある方 ・機械学習のビジネス分野への適用について学びたい方 |
参加条件 | 特になし |
申込期限 | 2018年2月21日 |
日時 | |
開場時間 | 15:40 |
会場 | データサイエンス研究所B1Fセミナールーム |
会場住所 | 東京都千代田区平河町2-5-5 全国旅館会館B1F |
備考 | ・お申込み後、キャンセルされる方は必ずご連絡をお願い致します。 ・受講される方にはお名刺を頂戴いたしますのでご了承ください。 |
キャンセルポリシー | 有料セミナーの場合、キャンセンルの場合でもお振込みいただいた参加費用はご返金致しまねます。 予めご了承下さい。 |
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