データサイエンス基礎講座 2017 <Rではじめる機械学習編> [2017年10月7日(土)・14日(土)(全2回)]

時代は、ITを利用して企業や個人生活を効率化・利便化する段階から、ITはAIによる経済システムの激変や個人の生死を左右するような状況を生むような、今までは全く異なる「特異点」へ向かっているのかもしれません。

振り返って見れば、「あの時が歴史の転換期だった」と思うのが、「今」なのでしょう。

このような新たな世界のベースの基礎知識こそが「データサイエンス」であり「機械学習」です。データサイエンス、機械学習というと、難しいという印象を受けるかも しれません。たしかに、データサイエンスのなかの機械学習は、たとえば、迷惑メールと正常メールを、これまで蓄積されたデータを基に類別します、そして、その類別を理解については、カーネル法などの数学の知識が必要です。

ただし、実際に業務で機械学習を取り扱う際は、こうした数学的な理解はそれほど重要ではありません。むしろ、そうした機械学習の手法がどんな問題を解決し、何ができるかを把握することであり、数学はそのための道具にしかすぎません。

本講座では、こうした点を踏まえて、できるだけ数学を使うことなく、統計パッケージであるRを実際に利用することで機械学習の手法をマスターすることに注力しました。具体的には、第1時限では、Rのインストール、統計の初歩(平均、分散、相関係数)。第2時限では回帰分析、主成分分析、因子分析。第3時限では、アソシエーション分析、階層化クラスタリング、重回帰分析。第4時限では、カーネル法・サポートベクターマシン、ロジスティック回帰、決定木。第5時限では、k平均法、アンサンブル学習を取り上げました。

こうした各手法を理解する上で、本講座で重視しているのが、演習による実践です。こうした手法は、前述のように数式による説明はやはり難しくなってしまいます。だからこそ、Rを用いて、実際のデータを用いて、各手法で分析し、その結果を考察する。このプロセスを繰り返すことが、データサイエンスを学ぶための大事なステップといえます。一緒に機械学習を実践しましょう。

そして、この受講後には、全く異なるAI-Economy、脳型社会へはどのようなものかを体感できるでしょう。

フューチャーブリッジパートナーズ(株)
代表取締役 長橋賢吾

※本ページは、「2015年10月」に実施した「データサイエンス基礎講座」等の過去の授業コンセプト・実施した授業資料等を掲載しています。
「データサイエンス」の「基礎知識の修得」と言うメインコンセプトは、変わりませんが、「カリキュラム構成・内容・講師」などは、開催月によって異なりますので、その旨、ご考慮の上参照下さい。

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過去開催の様子

会 期
2015年10月15日~10月28日 19:00~21:00(全4回)
会 場
インプレスグループセミナールーム
主 催
株式会社インプレス

セミナー会場の風景

1時限目

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2時限目

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3時限目

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4時限目

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特別編

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