第11回　機械学習超入門 ～代表的手法とそのアルゴリズムの概要をつかむ～

機械学習ってよく聞くけど、それって何なのか？

「回帰分析」「ロジスティク回帰分析」「サポートベクターマシン」「ディープラーニング（深層学習）」「ニューラルネットワーク」「教師あり学習」「教師なし学習」「ナイーブベイズ」「決定木」など調べれば調べるほど、そもそも機械学習が何だかわからなくなってきます。 そこで本セミナーでは機械学習が何なのかを詳しい説明は抜きにして、代表的な手法を簡潔にまとめ、説明いたします。これから機械学習を学びたい方、興味がある方など、文系の方が機械学習を習得できる最良の方法をご提供しています。まずはご参加ください。

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○受講対象

・文系／理系問わず機械学習に興味のある方 ・機械学習をどのような勉強をしたら良いか検討している方 ・プログラムはできないものの機械学習を実践したい方 ・PythonやRを使ったプログラミング経験のない方も歓迎です

○セミナー内容

・機械学習とは何かを理解する ・代表的な手法について大まかに理解する ・代表的な手法を比較して考える ・機械学習でできる事を理解する

○お持ち物と注意事項

・筆記用具（ペン、ノートなど） ・本セミナーでは受講者はPCは使用しません。 ・講師が使用する機械学習フリーソフトは“Weka”を使用いたします。

セミナー監修

担当講師
門田　実（かどた　みのる）

＜講師略歴＞ ニューヨーク大学・コロンビア大学にて物理数学の博士号を取得。ニューヨーク大学講師、米国政府の研究機関IPRCでデータサイエンティストとして勤務、首都大学非常勤講師（物理学）、フィラデルフィア州立大学（Temple University,Japan）国際ビジネス学科准教授、外資系IT企業データサイエンティストなどを歴任し同時に執筆活動を行う。衛星画像分析、行動分析、マーケティングデータ分析、人事データ分析など様々なデータ分析に従事した実績を持つ。

○セミナー詳細ページ

https://wakara.co.jp/service/personal_toukei/characteristics/machine_learning0

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エントリー先

https://wakalabo.connpass.com/event/111445/