Rではじめる機械学習-教師あり・教師なしを整理してRで動かしてわかる入門演習-
公開日
2012年11月26日
更新日
2026年4月6日
統計解析言語Rを使って機械学習の基礎を実践的に学ぶ入門演習講座です。教師あり学習・教師なし学習の違いを整理し、実際にRでモデルを動かしながら理解を深めます。機械学習の理論は知っているが実装経験がない方が、Rで基本的な機械学習モデルを構築・評価できる状態を目指します。

プログラミング言語「R」による機械学習の実装
昨今、機械学習が注目され、様々な場面で活用されています。 しかしながら、機械学習を学ぼうと考えても、「教師あり機械学習」「教師なし機械学習」「ディープランニング」「AI」など調べれば調べるほど、その実態を把握するのが難しく、何だかわからなくなってくるという経験を持つ方は多いのではないでしょうか? 本セミナーでは、機械学習の初学者を対象に、その基礎を解説しつつ、「教師あり機械学習」「教師なし機械学習」の代表的な手法を学び、実際に統計分析ソフトウェア「R」を使って、演習問題を行います。
なぜRなのか?
Rを使う理由は、機械学習を「理解しながら使える」ようになるからです。さらに統計を土台にした言語なので、精度だけでなく「なぜそう判断したか」を説明するための指標や検定などのツールが揃っているのも強みです。他の選択肢として、「Python」もあります。Pythonは汎用性が高い反面、環境構築や選択肢が多く初学者が迷いやすい部分もあり、お客様からのご要望もあってRのセミナーを構築させていただきました。(もちろん、初学者でも学びやすいpythonのセミナーもご用意しておりますのでお求めの方はぜひご参加ください。)
セミナー概要
機械学習の基礎について理解しながら、R言語とRStudioを用いた演習を通して学ぶ全1~2回のセミナーです。講義と演習を組み合わせ、機械学習の考え方と代表的手法の仕組みを体感的に身につけます。この講座は、機械学習の全体像を理解し、実際の分析に向けた土台を作ることを目的としています。
よくあるお悩み
- 機械学習という言葉は聞くが、何をしているのかよくわからない
- 教師あり、教師なしなどの違いが整理できていない
- 分析したいがどんなツールを使ったらいいかよくわからない
研修・講座のゴール
- 機械学習とは何かを説明できるようになる
- 教師あり、教師なし機械学習の代表的手法を理解する
- Rを使って基本的な分析を行えるようになる
監修・講師のこだわりポイント
「機械学習は自分には難しそう…」と思っていませんか?初心者にありがちなのが、コードをそのままコピペして動いたことで満足してしまうことですが、この講座で私がこだわっているのは、Rを使いながら仕組みが分かるようにするということです。なぜその手法を選ぶのか、結果のどこを見るべきかを一つずつ確認します。「難しそう」が「使ってみたい」に変わる、実践と理解を両立した入門講座です。
ダウンロード可能な教材(講義資料・演習問題)
学習に使用する教材(講義資料・演習問題、Excelシートなど)は、すべてダウンロード可能です。必要な場面で、手を動かす演習パートを用意していますので、視聴しながら実際に取り組むことで、理解が定着しやすくなります。
受講期限なし・いつでも視聴可能
本講座は動画視聴形式のため、受講期限なく、いつでも視聴できます。忙しい時期は視聴を止めて、落ち着いたタイミングで再開することも可能です。自分のペースで学習を進められる仕組みになっています。
よくある質問(FAQ)
Q. この講座はR言語で機械学習を学ぶものですか?
はい、統計解析言語Rを使って機械学習の基本手法を実際に動かしながら学ぶ入門演習講座です。教師あり学習と教師なし学習を体系的に整理し、Rで実装することで理解を深めます。
Q. 教師あり学習と教師なし学習の違いは何ですか?
教師あり学習は正解ラベル付きのデータを使って予測モデルを構築する手法で、回帰や分類に使われます。教師なし学習は正解ラベルなしでデータの構造やパターンを発見する手法で、クラスタリングや次元削減に使われます。
Q. R言語の経験はどの程度必要ですか?
Rの基本操作(変数の代入、関数の呼び出し、データの読み込みなど)ができると望ましいです。Rの基礎は講座内でもフォローしますが、事前にRの入門講座を受講しておくとよりスムーズに学べます。
Q. Pythonの機械学習講座との違いは何ですか?
Rは統計解析に特化しており、統計的な視点から機械学習を理解するのに適しています。統計手法の理論的背景を重視しながら学びたい方にはRがおすすめです。本講座では統計の考え方と実装を両立して学べます。
Q. 講座ではどのような機械学習手法を扱いますか?
教師あり学習では回帰分析、分類(決定木、ランダムフォレストなど)、教師なし学習ではクラスタリング(k-means法など)や主成分分析といった代表的な手法をRで実装しながら学びます。
Q. この講座を受けた後の学習ステップは?
本講座で機械学習の基礎を身につけた後は、ディープラーニングやテキストマイニングなどの応用分野に進むことができます。和からではPythonでのDeep Learning講座など発展的な講座も多数ご用意しています。
受講対象
純粋に機械学習に興味のある方から、機械学習を使ったデータ処理、解析をしてみたいと考えてる方、実際に使ってはいるが意味がわからないという方まで、幅広い人を対象とします。
本セミナーではR言語およびRStudioを使い、演習を通して学んでいきます。
参加される方は、公式サイトよりR言語およびRStudio をダウンロードして、インストールして参加ください。
セミナー内容
本セミナーで習得できること
- ・機械学習とは何かを理解する
- ・教師あり機械学習の代表的な手法を理解する
- ・教師あり機械学習の代表的な手法を理解する
- ・決定木・ランダムフォレストの仕組みを理解し、分析ができるようになる
- ・ロジスティック回帰分析の仕組みを理解し、分析ができるようになる
- ・サポートベクターマシンの仕組みを理解し、分析ができるようになる
- ・K平均法の仕組みを理解し、分析ができるようになる
演習がある、質問ができる
講義による説明だけでなく演習時間をしっかり設けることで、具体的な活用方法を「体感」することができます。 いただいた質問は講師が講義中になるべく返答しますので、疑問点をすぐに解消しながら学ぶことができます。
欠席保証
セミナー開催後に参加者全員にセミナー動画を配信しておりますので、当日のご参加が難しい方はこの動画にてご受講いただくことが可能です。
セミナー基本構成
(計20分程度の休憩時間を含みます。)
※開催回ごとに多少構成が変わることがあります。
お持ち物と注意事項
◎プログラミング言語「R」および開発用ソフトウェア「Rstudio」のインストール
・事前にR言語公式HP、Rstudio公式HPよりインストールをお願い致します。
・インストールの手順はこちら
▼セミナーの催行について
原則、リアルタイムでのオンライン開催を予定しておりますが、最少催行人数に達しない場合は、事前に収録した講義動画の配信形式に切り替えさせていただく場合がございます。
動画配信形式の場合でも、リアルタイム開催と遜色のない内容と学習効果を提供できるよう、充実した内容の講義映像と資料をお届けいたしますのでご安心ください。
開催形式の変更が生じる場合は、開催日の数日前までに改めてご連絡いたします。ご理解とご協力のほどよろしくお願い申し上げます。
料金
・お支払い方法はお申込み後にメールにてご案内致します。
・会社名義や旧姓など、振り込み名が本人名義でない場合は事前にご一報下さい
・開催2日前までにお支払いの確認が取れない場合、初回開催日にリアルタイムでご参加いただけない場合がございますのでご注意下さい
特定商取引法に基づく表示
セミナー監修
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、立教大学助教授(統計学)、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。
担当講師
※日程により一部講師が変わる事があります。
会場とスケジュール
伴走型個別講座をご希望の場合
オンライン教室個別対応にて本講座の内容を実施しております。
・お申込フォームご要望欄に「個別対応希望」とご記載ください。
(講座実施は、日程を調整しご都合に合わせて対応しております。)
※まずはお気軽にご連絡ください。
◎伴走型個別講座金額:42,600円(税込46,860円)(160分)
この講座に関連するテーマをもっと詳しく知りたい方へ: 統計・データ分析教室 →



