みんなの統計教室 和(なごみ)

少人数セミナー

【Step8】プログラムなしではじめる機械学習入門講座 ~数理から学べる決定木・ランダムフォレスト~

昨今、機械学習が注目され、様々に活かされ実用されています。本セミナーでは、機械学習の中でも特に多用される決定木・ランダムフォレストを機械学習初心者・中級者に向けて基礎から解説します。
意外と知られていない数理から基礎を学べ、実用まで行うセミナーです。

決定木分析とは?

○データマイニング手法の代表的な手法
(例)商品の購入に影響の強い要因を分類して、影響の強いものから「樹形図」とよばれるツリー構造の枝として分析結果を表現することが可能
○人事データから社員の「退職」「異動後の活躍」を精度高く予測するモデルに利用されている。

樹形図

下の図はある商品の購買者の特徴分析結果です。この結果から判断すると過去に商品を買った事がある男性の再購買率がかなり高いことがわかります。さらに過去に商品の購買歴がない人の場合は30~50代の購買率が高い事が読み取れます。今後のターゲット設定にこの2つの要素をどう絡めていくかが重要で、これらは決定木分析からわかります。

受講対象 ・文系/理系問わず機械学習に興味のある方
・機械学習を数理から知りたい方
・決定木を使ったデータ処理、解析をしてみたいと考えている方
・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 ・機械学習の基礎(平均情報量・Log関数・In関数・情報ゲイン)を理解する
・決定木・ランダムフォレストの仕組み
・フリーソフト“Weka”による決定木の実装
・決定木の分析結果を可視化する
セミナー基本構成 講義60分 / 演習30分 / 質疑応答30分
※開催回ごとに多少構成が変わりますのでご了承ください。
お持ち物と注意事項 ノートPC、筆記用具(ペン、ノートなど)
・本セミナーでは機械学習フリーソフト“Weka”を使用いたします。
・本セミナーではパソコンによる演習を行いますので、以下の条件を満たしたノートパソコンを持参してください。
1)プラットフォームはWindows, Linux, MacOSを問いません。
2)事前にWeka3.8 をダウンロード、インストールしてください。
3)当日の演習ではMicrosoft Excelを使った簡単な計算問題を行うので、Excelがインストールされていること。
○参加される方は、公式サイトよりWeka3.8 をダウンロードして、インストールして参加ください。
https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html
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。

実施会場 WakaLabo新宿(JR新宿駅西口より徒歩約5分)
東京都新宿区西新宿7丁目9-6 寿ビル5F Map
定員 12名(先着順)
料金 全1回 20,000円  → 18,000円 ※Webお申込み割引
※開始より60分までの間で内容にご満足いただけなかった場合、全額返金いたします。
お申込み締切 開催の2日前までにお申込みください。
お申し込みは下記のフォームから受け付けております。

2つの学びやすいシステム

・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
講義ごとに動画を撮影しておりますので、欠席があってもビデオ補講を受けることができます(ビデオ補講はインターネット配信)。

開催クール 開催日時
第8回 2018年12月08日(土) 15:30~17:30
第9回 2019年01月26日(土) 15:30~17:30

今後の開催日程については、順次公開いたします。

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