テーマ別研修

Azureによる機械学習基礎理解研修 | 入門的知識をつける

機械学習について基礎から理解し、実際に動作を行いながら理解する

公開
講座

Azure Machine Learning (Microsoft) を使い、実践的に機械学習の仕組みを作り、実際に動作を行います。

研修コード:100274

本研修の対象 エンジニア

  • これからAzure Machine Learning Studioを使用したいエンジニア
  • 機械学習の基礎を学びたいエンジニア・非エンジニア職
  • 実際に機械学習を応用したサービスを立ち上げたいチーム

よくあるお悩みや課題

  • 社内に機械学習に詳しい社員が居ない
  • 機械学習の仕組みとその方法について一通り認識しておきたい
  • 実機で対策方法を体験できる、実践的な形式で受講したい

本研修の狙い

機械学習に関して基礎から学んだうえで、Azure Machine Learning Studioを使い、実際に手を動かしながら、機械学習の理解を深めます。

研修概要

本研修では、プログラミング未経験の方や、特段深い数学の知識が無い方でも、機械学習を理解頂ける研修です。まず、機械学習について概要や基本事項から活用の仕方までを学習します。

その後、Azure Machine Learning Studioを使用して、回帰モデル・クラス分類・クラスタリング・異常検知・レコメンデーションといった分析・推測手法を習得します。また、これらのテーマに関して、解説とAzure Machine Learning Studioでの演習を交互に行います。インプットのみでなく、実際に手を動かしてアウトプットする事で、より本質的な理解を目指します。

3つの特徴

機械学習に関しての基本から理解できる

機械学習の全体像について、基礎から活用例に至るまで網羅的に学びます。

Azure Machine Learning Studioの使い方の基本が分かる

Azure Machine Learning Studioの概要から導入・使い方をゼロから習得します。

Azure Machine Learning Studioを使用して実践的に分析や推測の手法を学べる

回帰モデルやクラス分類、クラスタリング、異常検知、レコメンデーションなどに分析・推測の手、法をAzure Machine Learning Studioを使用して実践的に習得します。

研修時間

7時間

研修カリキュラム

1. 機械学習の基本 およびAzure Machine Learning Studio 【ゴール】機械学習の概要およびAzure Machine Learning Studioの使い方の基本を習得する
  • 機械学習とは
  • データマイニング
  • クラウド
  • Azure Machine Learning Studioで機械学習を学ぶメリット
  • Azure Machine Learning Studioの起動と基本操作
2. 機械学習ので出来る事 【ゴール】機械学習で実行可能な事を学ぶ
  • 回帰
  • クラス分類
  • クラスタリング
  • 情報圧縮
  • 異常検知
  • レコメンデーション
3. 【実践】回帰による数値予測 【ゴール】回帰モデルを実践を通して理解する
  • 線形回帰モデル
  • パラメータの推定方法
  • 予測
  • 過学習
  • 精度の評価
  • ベイズ線形回帰モデル
4. 【実践】クラス分類 【ゴール】クラス分類について実践に通して理解する
  • クラス分類
  • ロジスティック回帰モデルによる2クラス分類
  • 判別式
  • 閾値と閾値の調整
  • 評価の方法
  • 決定木
  • アンサンブル学習
5. 【実践】クラスタリング/異常検知 【ゴール】クラスタリング/異常検知について実践を通して理解する
  • k-means法
  • 評価の方法
  • データの正規化
  • 機械学習による異常検知
  • One-Class SVM
  • 異常検知の実施
6. 【実践】リコメンデーション 【ゴール】リコメンデーションについて実践を通して理解する
  • 協調フィルタリング
  • コールドスタート問題
  • レコメンデーションの実施
  • 属性
  • モードの切り替え

研修金額

明瞭価格で実施できます。

29,800 円 (税抜)/1人   定員:各回 18名

  • 通常価格となります。スケジュール・会場により異なる場合がありますので、下のスケジュールに記載された受講料をご確認ください
  • 最少催行人数に達しなかった場合には中止となる可能性がございます。万が一、中止となる場合の連絡は開講日の1週間前に行います

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