5/19(Thu)

今日の生放送

AIを使ったデータ分析のアルゴリズム概論

機械学習の概要

第1回:2022年2月14日公開

20min

機械学習の概要

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コース概要

本授業は、数式をほとんど使わずに、機械学習・ディープラーニングの仕組み (アルゴリズム) を学ぶ概論授業です。
 

機械学習やディープラーニングの学習を深めていただく方の第一歩となるように、本授業を通してAIアルゴリズムのエッセンスを学んでいきましょう。


【こんな人におすすめ】
◯ AIをビジネスに導入したい方
 (コスト削減や売上改善など、具体的なビジネス上の課題をAIで解決したい方)
◯ AIのアルゴリズムを学習したものの数式の難しさから挫折してしまった方


【授業のゴール】
◯ さまざまなアルゴリズムの概要を知ることで、機械学習の全体像を掴む。
◯ アルゴリズムを利用して業務課題への利用をイメージできるようになる。


【どんな授業なのか?】
機械学習の中でも特に重要な "教師あり学習" のアルゴリズムと、ディープラーニングのアルゴリズムに特化して授業を行います。

第1話:機械学習の概要
  - 機械学習の3つの種類 (教師あり学習、教師なし学習、強化学習) について概要を解説します。

第2-3話:教師あり学習のアルゴリズム
  - 教師あり学習の各種アルゴリズムについて学習します。
  - 教師あり学習として代表的な線形回帰と決定木について解説し、それらの知識をベースとして、そのほかのアルゴリズム(正則化、SVM、ランダムフォレストなど)を学習します。

第4話:ディープラーニングのアルゴリズム
  - ディープラーニングは、画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野で、革新的な性能を示しています。
  - ディープラーニングの仕組みや事例について学習します。


■ ご登壇いただく講師


秋庭 伸也 (あきば しんや) さん
データエンジニア


国内企業にて、データエンジニア、データサイエンティストとして機械学習案件の開発や分析に携わっている。HR領域や広告配信に関連した案件に取り組んでいる。翔泳社「見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑」を執筆。
 

担当の先生

パーソナリティ

  • 中田 有香

    中田 有香

    スクー放送部

参加したい受講生 : 1772

カテゴリー

タグ

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授業リスト

機械学習の概要

2022年2月14日公開

20min.

本授業のテーマは機械学習です。

AIと聞くと、機械学習と思い浮かべる人も多いのではないでしょうか?
今回は、機械学習とは何か?から、機械学習の種類、具体的な機械学習が行っていることについて概要を解説します。

機械学習のエッセンスを理解し、2回目以降のアルゴリズムの理解を深める第一歩を踏み出しましょう。

スライド資料

機械学習のアルゴリズム前編:線形回帰と決定木の基本的なアルゴリズム

2022年2月14日公開

20min.

本授業のテーマは「線形回帰」と「決定木」。

どちらも機械学習 (教師あり学習) のアルゴリズムの中の代表として様々なデータ分析で活用されています。
本授業では、線形回帰・決定木とは何か?や、それらの基本的なアルゴリズムについて学習します。

また2つのアルゴリズムを比較しながら用途に応じたアルゴリズムの使い分けについて学んでいきましょう。

スライド資料

機械学習のアルゴリズム後編:線形回帰と決定木の応用的なアルゴリズム

2022年2月14日公開

20min.

本授業のテーマは前回の授業に引き続き、「線形回帰」と「決定木」。

線形回帰や決定木のアルゴリズムをもとに実用的なモデルを組むためには解決すべき問題があります。
モデルの精度を上げる (表現力を高める) 取り組みと、未来を予測する (汎化性能を高める) 取り組みがトレードオフである点です。

今回の授業では、表現力と汎化性能について詳しく学習し、それらの問題を解決する応用的なアルゴリズムとして、リッジ回帰とランダムフォレストについて学習します。

スライド資料

ディープラーニングのアルゴリズム

2022年2月14日公開

25min.

本授業のテーマは「ディープラーニング」。

機械学習と並びAIを代表するディープラーニング。
ディープラーニングの歴史や、アルゴリズムを理解する上で欠かせない、パーセプトロンやニューラルネットワークについて学習します。さらに画像認識という技術を例に、ディープラーニング導入前からディープラーニング導入後の活用方法の違いについて学びます。

 

スライド資料

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