機械学習講座
数値データの分析や予測等で用いられる機械学習の基礎からアンサンブル学習などの手法までお伝えし、実務で活用するための基礎固めを行います。
講義時間:全6時間、演習問題、総合演習あり。
テーマ | 内容 |
---|---|
機械学習の概要 | 機械学習の概要 |
機械学習の流れ | 機械学習の流れ |
機械学習の手法 | 単回帰、重回帰、時系列予測、決定木、k近傍法、ロジスティック回帰、サポートベクトルマシン、教師なし学習 |
機械学習の評価検証 | 機械学習の評価検証 |
機械学習の精度改善 | 前処理、特徴量エンジニアリング、アンサンブル学習 |