データサイエンス基礎講座 2017 <機械学習のビジネスへの適用/応用実践編> [2017年6月14日(水)・28日(水)・7月5日(水)(全3回)]

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6月14日(水) 19:00~21:00(120分)
1限目:<総論:プロローグ>
【機械学習・概論】
  • エンジニアのための機械学習・概論
  • 効果的な機械学習の活用方法
  • データの蓄積と機械学習への活用
  • まとめ
  • 質疑応答
6月28日(水) 18:30~21:30(180分)
2限目:<演習1と演習2>
<演習1>ビジネスシーンの想定/機械学習の選定・利用
  • 適切な問題設定(ラベル設定)
  • データセットの作り方、特徴抽出
  • 適切なモデルの選択
<演習2>(前半)ビジネス課題へのソリューション/機械学習の選定・利用
  • スパムフィルタの実装
  • データセットの作り方、特徴抽出、モデルの評価方法
7月5日(水) 18:30~21:30(180分)
3限目:<演習2と演習3>
<演習2>(後半)ビジネス課題へのソリューション/機械学習の選定・利用
  • スパムフィルタの実装
  • データセットの作り方、特徴抽出、モデルの評価方法
<演習3>テキストマイニング・ニューラルネットワークの利用
  • テキスト解析~CNN/R-CNNの実装
  • 感情分析によるユーザ書き込み情報の分類

【留意事項】
講義/演習の実施進行の遅速に拠り、授業時間構成に変更がある場合があります。ご了承下さい。