AIを使ったデータ分析のアルゴリズム概論

AIを使ったデータ分析のアルゴリズム概論

2022年2月14日最終更新(全4回)

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。