主成分分析と機械学習プロジェクトの進め方の講座を提供開始

2018年9月28日

株式会社 キーリンクス の AI事業担当 中井 雅也 です。

機械学習基礎講座」 のコンテンツを追加しました。今回は、【実装しながら学ぶ主成分分析】と【機械学習プロジェクトの進め方】です。

今回も、書籍「つくりながら学ぶ! 深層強化学習(マイナビ出版)」や、雑誌Software DesignのAI技術記事などを執筆している電通国際情報サービス 小川雄太郎 氏によるオンラインの研修コースです。

実装しながら学ぶ主成分分析では、データの次元圧縮に用いられる主成分分析(PCA:Princial Component Analysis)、と呼ばれる手法を、データサイエンティストがエンジニアリング部門からデータ可視化を依頼される、というリアルなストーリーに沿って学んでいきます。Google Colaboratoryを使った演習で、csvデータをロードしたりグラフを描画したり、実際に手を動かしながら理論と実装方法を学ぶことができます。

機械学習プロジェクトの進め方では、機械学習プロジェクトとはどのようなものか、従来のプロジェクトとの違いはなにか、必要なスキルや体制はなにか、最も重要なPoCフェーズにおける機械学習モデルの評価手法、機械学習モデル構築の際のデータ分割手法 などを学ぶことができます。

まずは、お気軽にご相談ください。

実装しながら学ぶ主成分分析のトピック

  • 主成分分析の位置づけ
  • 主成分分析を使用する目的
  • ストーリーイントロダクション
  • Google ColaboratoyでCSVファイルをロードする
  • データを正規化する
  • 主成分分析を実施
  • 主成分を2次元で描画
  • 元のデータとの対応
  • エピローグ
  • アルゴリズム解説
  • Google Colaboratory

機械学習プロジェクトの進め方 のトピック

  • 機械学習プロジェクトの特徴と進め方
  • 機械学習プロジェクトのメンバー構成
  • 企画
  • PoC(概念実証):データ加工
  • PoC(概念実証):MLモデル構築
  • 要件定義、設計、開発、テスト
  • 運用・保守
  • まとめ
機械学習プロジェクトの進め方

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