FEATURE
機械学習とAIを学ぶための
ショートカットコース
AIと機械学習の技術の実用化を最前線で進めているailysのサイエンティストが論文や研究ではない、収益や価値創出に直結する機械学習技術について説明します。また各ビジネスに特化したデータ分析や機械学習モデルの開発の方法についても伝授いたします。
機械学習の基礎的な概念から、データの前処理、モデリング、評価・検証まで、機械学習によるデータ分析の流れ をクイックかつ簡単に説明し、実際のビジネスに使われる回帰問題、分類問題 に使われる主な機械学習アルゴリズムの他、アルゴリズムを組み合わせるアンサンブル技法についても学びます。
クリックだけで簡単に利用できるDAVinCI LABSを活用し、様々な題材を基に、実戦形式でプロジェクトを進めていただくことで、実務にすぐ活用が可能です。
FEATURE
たった一日で機械学習の方法論を理解し、
実際のビジネスの現場ですぐ適用可能な
予測モデルを作ってみましょう。
機械学習を活用した予測モデルの開発
1 DAY HANDS-ON EDUCATION
対象者
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AI等の先進技術の適用に対応すべく、自身の業務に機械学習を適用し、成果を出したい業務部門のご担当者様
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従来の統計モデルの限界を感じ、モデルの高度化のために機械学習適用を考えておられるデジタル・IT部署のご担当者様
所要時間
全4時間
※状況により、延長する場合もございます。
必要なもの
ノートパソコン、筆記用具
講師
弊社データサイエンティスト
場所
Wework 麹町（東京都千代田区麹町6-6 番町麹町ビルディング５階）
オンライン開催（Zoom)
受講料
30,000円 (口座振り込み)
How It Works
ML BASIC & ADVANCED
機械学習の基本的な概念からアルゴリズムの詳細まで
サイエンティストが伝授する機械学習の実践ノウハウをお伝えします。
REPORT & CERTIFICATES
実戦形式の機械学習プロジェクトの研修受講後、
報告書と修了証を配布いたします。
MODELING & PROJECT
No Coding! Only DAVinCI LABS
自らの手で直接機械学習モデルを開発してみましょう。
NETWORK SESSION
スクール参加者同士のネットワーキングタイムを提供します。
( コロナ拡散防止のため現在こちらのセッションは控えております。)
PROGRAM
1 Day . 5 hours . Project
Session 1.
Basic Concept of the Machine Learning
A. What's the Machine Learning?
機械学習とプログラミング、そして従来の統計分析の方法論との違いを比較することで、機械学習の基本概念についての理解が深まります。またモデリングの基本概念とデータサイエンティストになるために必要な条件などを知ることで、今後学んでいくべき内容の必要性を認知することができます。
Basic Concept of Machine Learning
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What is the data science?
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Why use machine learning?
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Traditional learning vs Mahcine learning
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Types of machine learning
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Conditions for the better machine learning system
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Testing and evaluating the machine learning system
B. WorkFlow
機械学習とプログラミング、そして従来の統計分析の方法論との違いを比較することで、機械学習の基本概念についての理解が深まります。またモデリングの基本概念とデータサイエンティストになるために必要な条件などを知ることで、今後学んでいくべき内容の必要性を認知することができます。
Introduction
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ML WorkFlow Introduction
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Understanding Big Picture of Machine Learning
Data Collection & Preparation
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Structured Data vs Unstructured Data
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Sample, Feature, Target
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Supervised Learning vs Unsupervised Learning
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Regression vs Classification
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Data Cleansing
Preprocessing
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データの有効性の探知
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データの統計サマリー分析
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EDA ( Binning / Smoothing )
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データの前処理方法
Modeling & Evaluation
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Modeling
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Cross Validation
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Overfitting
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学習とは？
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Parameter Tunning
Session 2.
Algorithms & Evaluation of Models
A. Algorithms
Ridge Regression, Decision Tree, Random Forest, Neural Network, Support Vector Machine, Ensemble Methodなど、DAVinCI LABSに搭載されている様々な機械学習のアルゴリズムについて理解いただきます。
What is the Algorithm?
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アルゴリズムとは？
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予測関数（アルゴリズムによる算出物）
Algorithms in DAVinCI LABS
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Ridge Regression
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Decision Tree ( 意思決定木 )
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Random Forest
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GBM ( Gradient Boosting Machine )
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Neural Network
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Stabilized Deep Neural Network
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Support Vector Machine
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Ensembles ( アンサンブル技法 )
B. Evaluation of Models
機械学習モデルの客観的な性能を測定するためのデータ分割方法、不均衡なデータの処理、交差検証について理解いただくとともに、モデルの精度を表す様々な指標について学習します。
Data Split
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Training set, Validation set, Test set
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不均衡データ (Over/Under Sampling)
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Cross Validation
モデル精度の評価指標
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数字型データ (MSE / MAE / GINI / KS / PSI / AUPRC / AIC)
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カテゴリー型データ (Accuracy / Precision / Recall / FI Score)
モデル精度の等級チャート
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等級チャートの活用例
C. Tips for real-world problems
機械学習プロジェクトにて、よく起こる問題を共有し、これを解決するためのailysのマシンラーニングサイエンティストが有するノウハウと方法論を伝授します。
Small Dataset Problem
Imbalanced Dataset Problem
Session 3.
Machine Learning Projects with DAVinCI LABS
A. Practical Application of Machine Learning System
様々なミニデータセットを利用し、Regression model (回帰問題)、Classification model (分類問題)などについて機械学習モデルを開発します。自分の手で機械学習を構築することで本格的なプロジェクトのための準備をします。
Topic 1: Predict house price
Topic 2: Predict survival on the Titanic
B. Capstone Project:
Credit Scoring System with Lending Club Data
米国サンフランシスコに基盤を置くP2Pローンデータ「Lending Club」 のデータを基にプロジェクトを行っていただきます。
※セッションの内容は変更が生ずる可能性がございます。予めご了承ください。
機械学習の方法論を理解し、現場ビジネスで適用してみてください。
INSTRUCTOR
講師紹介
宮野照生
(Customer Facing Data Scientist)
彼は株式会社ailys日本法人のデータサイエンティストです。DAVinCI LABSを活用する多数のプロジェクトに関わり、DAVinCI School講師を務めております。彼は慶應義塾大学大学院健康マネジメント研究科でCKDリスク先行指標の探索を目的としたコホート研究を行いました。バックグラウンドは統計学で、潜在クラス分析（Latent Class Analysis）の発展形となる状態推移継時潜在クラスタリング（State Transitions and Time-dependent Latent Clustering）の開発者でもあります。
チョ・ヨンファン
(Machine Learning Scientist)
ailysでデータ分析と機械学習アルゴリズム最適化を担当しています。高麗大学で経営情報学を専攻しました。ailysに入社後、多くの金融機関、大企業とのプロジェクトを経験しています。
Yury Tsoy PhD.
(Advisor)
ailysで機械学習アルゴリズムの他、関連システムの開発を担当しています。Tomsk Polytechnic Universityでコンピューター工学の博士課程を修了、ニューラルネットワークを活用したデジタルイメージ関連アプリケーションに使用される進化的アルゴリズムの開発に専門的に携わってきました。その後、同大学で助教授を務め、適応学習アルゴリズム及び新しいデータ分析技法などに関する研究を遂行しました。
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株式会社 ailys
東京都千代田区麹町6-6番町麹町ビルディング5F
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機械学習の方法論を理解し、現場ビジネスで適用してみてください。