Azure ML 入門コース

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Azure ML 入門コースってなんですか?

本セミナーではプログラミングや環境構築不要で、機械学習のモデルを構築できるAzure Machine Learning Studio (Azure ML)を徹底的に学びます。 セミナー修了後にはAzureMLを活用して、様々な手法の実装、およびモデルのチューニング方法が理解できるようになります。数学的背景、プログラミングといった部分には注力せず、Azure MLを活用し、基礎的な機械学習モデルをご自身で作成できるレベルを想定しています。
※Azure ML 入門コースではプログラミングは一切行いませんので、プログラミング未経験の方でも安心のコースです。

取得可能スキル

Azure Machine Learning Studio

Azure MLの基礎的な使用方法を身に付けます。教師あり学習、教師なし学習の実装、データに対する前処理、機械学習のモデルの評価、ハイパーパラメータのチューニング方法といった幅広い内容を学んでいきます。

機械学習の基礎

機械学習の概要と代表的なアルゴリズムを学んでいきます。線形モデルと非線形モデルの違い。重回帰分析、決定木分析、サポートベクターマシンなどについての概要を学びます。

POCを行う基礎力

POC(仮説検証)を行う基礎力を身に付けます。機械学習の開発フローから始まり、機械学習導入時に検討すべきポイント、最終的な学習結果の評価方法まで学んでいきます。

こんな方におすすめ

  • AI導入を検討しているがどこから始めたら良いのか明確でない方
  • プログラミング無しで機械学習を学びたい方
  • AI案件のPOC (仮説検証)を行うための基礎力を身に付けたい方

カリキュラム

  • 1日目
時間 トピック 内容
9:30 ~ 11:00
  • イントロダクション
  • AIとは
  • 教師あり学習(回帰、分類)
  • 教師なし学習
  • 開発のフロー
  • 橋渡し人材とは
11:10 ~ 12:10
  • Azure MLの基礎:教師あり学習
  • Azure MLの特徴と使用方法
  • データの確認
  • ホールドアウト法
  • Azure MLで機械学習を実装:分類
  • 学習結果の評価方法(Precision, Recall, F値)
13:10 ~ 14:00
  • Azure MLの基礎:教師なし学習
  • クラスタリングの実装
  • 演習:クラスタリングの結果を用いてビジネス戦略を考案
14:10 ~ 15:50
  • 最適なモデル構築:データへのアプローチ
  • 線形モデルと非線形モデル
  • 演習:回帰
  • 前処理(欠損値除去と補完)
  • データの着目点(決定係数と相関関係)
16:00 ~ 17:00
  • 最適なモデル構築:モデルへのアプローチ
  • 演習:分類2
  • 最適な手法の選択
  • ハイパーパラメータのチューニング

概要一覧

スケジュール

12/9(日)9:30~17:00(開場:9:00)

料金

50,000円/名(税別)

開催場所

〒101-0047
東京都千代田区内神田 3-2-9 SPビル 4階

備考

◯事前学習/準備
Azure Machine Learning Studioへのアカウント登録(無料)

アクセス

山手線 神田駅 徒歩3分
東京メトロ丸の内線 大手町駅 徒歩11分
総武本線 新日本橋駅 徒歩8分

セミナー申込

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備え付けWindows PC使用について

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支払い

※ 請求書払いは法人申込の方が対象。
    また受講初日の翌月末払いとなります。


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