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StatWorksオンラインセミナー
問題解決のための機械学習入門

オンデマンド

参加のおすすめ

ものづくりに携わる技術者が,SQC手法から見た機械学習手法の有用性を学べるセミナーです.

講義(動画視聴)以外にも,JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2(期間限定版)を使った操作演習,確認テスト,Q&Aを通じて実践的なテクニックを習得することができます.

また,SQC手法・多変量解析を理解されている方にとって機械学習の理解や考え方の習得,なぜ,どのような場面で機械学習を使ったら良いかなど,わかりやすく丁寧に説明されています.

オンラインの講義のメリット

開催概要

日時 第1回 2021年7月12日(月)~2021年8月2日(月)申込〆切
第2回 2021年11月8日(月)~2021年11月29日(月)
第3回 2022年2月21日(月)~2022年3月14日(月)
会場 オンライン形式での開催です.参加のための情報は別途ご連絡いたします.
動作環境については「eラーニング稼働環境」をご覧ください.
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受講対象 (レベル:中級)

カリキュラム

第一部 機械学習の概要と正則化回帰(講義動画:約2時間10分)

第1章 統計的方法から見た機械学習
第2章 データ収集と問題解決
第3章 従来手法と機械学習との対応
第4章 回帰分析
第5章 重回帰分析の分析例
第6章 クロスバリデーション
第7章 正則化回帰
第8章 正則化回帰の仕組み
第9章 ハイパーパラメータの調整
第10章 Elastic Netの分析例
第11章 その他(乱数の設定)

第二部 分類のための機械学習手法(講義動画:約2時間10分)

第1章 分類とは
第2章 サポートベクターマシン(SVM)
  • SVMの概要
  • サポートベクターマシンとは
  • カーネル法とは
  • ハイパーパラメータの最適化
  • SVMの分析例(線形・ガウス)
第3章 決定木,ランダム・フォレスト
  • 決定木の概要
  • 決定木とは
  • ランダム・フォレストとは
  • ランダム・フォレスト分析時のポイント
  • 決定木,ランダム・フォレストの分析例
第4章 教師無しのクラスタリング手法
  • 教師無しのクラスタリング手法
  • 混合ガウス分布の分析例

StatWorksトレーニング

各単元で理解・体験すべき機能を自らの演習を通じて学ぶことができます.4~5時間の演習問題が用意されています.

確認テスト

全体を通して,各単元の理解度を把握できる「確認テスト」を実施.ご自分の理解度を把握することができます.

質問と回答

授業内で分からないことをメールで質問することができます.

修了証明書

評価基準を達成することで,修了証明書が発行されます.技術習得した証となります.

講師

第一部(1日目) 山口 和範 氏(立教大学 教授)

専門
多変量解析,ロバスト統計,統計ソフトウェア等
論文・著書
よくわかる統計解析の基本と仕組み 2003 秀和システム
データ分析のための統計入門 (共著) 1995 共立出版 他多数

第二部(2日目) 西垣 貴央 氏(青山学院大学 助教)

専門
機械学習, クラスタリング,テキストマイニング,信号処理,トピックモデル,知能情報学
論文・著書
独立性の高い話題を求める独立話題分析とその応用
-ユーザ制約付き独立話題分析- (単著) 2018/01
制約付き独立話題分析 (共著) 2016/08  他多数

受講料

受講料(税込)
一般 機械学習編ご購入者 新規パッケージご購入者保守契約者アカデミック
66,000円 55,000円 59,400円 59,400円 33,000円
それぞれの割引特典は併用いただけません.複数の割引対象となる方には,最も割引率が高い特典を適用いたします.詳細は受講料と割引特典ページをご覧ください.

受講の流れ

第1回 2021年7月12日(月)~2021年8月2日(月)申込〆切
1 お申し込み期間
~7月5日(月)まで
2 準備期間
6月28日(月)より随時
  • 教材,請求書を郵送
  • 受講方法や演習ソフトのダウンロードとインストール方法をメールで送付
3 接続テスト期間
7月5(月)~7月9日(金)
  • eラーニングシステム「StatCampus」へのログイン
  • 動画視聴(一部公開)
4 講義・演習 (※1 講義時間:10時間)
7月12日(月)~7月26日(月)
  • 講義動画視聴
  • JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2 操作動画視聴
  • JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2 演習
  • 確認テスト (7月26日(月)締切)
5 Webにて質問受付 ※2
7月12日(月)~7月26日(月)
  • 質問の受付
6 修了証明書発行
7月12日(月)~7月26日(月)
  • 修了基準到達で発行(PDF形式)
7 復習期間・質問回答
7月12日(月)~8月2日(月)
  • 講義動画視聴
  • JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2 操作動画視聴
  • JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2 演習
  • 質問への回答
第2回 2021年11月8日(月)~2021年11月29日(月)
1 お申し込み期間
~11月1日(月)まで
2 準備期間
10月25日(月)より随時
  • 教材,請求書を郵送
  • 受講方法や演習ソフトのダウンロードとインストール方法をメールで送付
3 接続テスト期間
11月1日(月)~11月5日(金)
  • eラーニングシステム「StatCampus」へのログイン
  • 動画視聴(一部公開)
4 講講義・演習 (※1 講義時間:10時間)
11月8日(月)~11月22日(月)
  • 講義動画視聴
  • JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2 操作動画視聴
  • JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2 演習
  • 確認テスト (11月22日(月)締切)
5 Webにて質問受付 ※2
11月8日(月)~11月22日(月)
  • 質問の受付
6 修了証明書発行
11月8日(月)~11月22日(月)
  • 修了基準到達で発行(PDF形式)
7 復習期間・質問回答
11月8日(月)~11月29日(月)
  • 講義動画視聴
  • JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2 操作動画視聴
  • JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2 演習
  • 質問への回答
第3回 2022年2月21日(月)~2022年3月14日(月)
1 お申し込み期間
~2月14日(月)
2 準備期間
2月7日(月)より随時
  • 教材,請求書を郵送
  • 受講方法や演習ソフトのダウンロードとインストール方法をメールで送付
3 接続テスト期間
2月14日(月)~2月18日(金)
  • eラーニングシステム「StatCampus」へのログイン
  • 動画視聴(一部公開)
4 講義・演習 (※1 講義時間:10時間)
2月21日(月)~2022年3月7日(月)
  • 講義動画視聴
  • JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2 操作動画視聴
  • JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2 演習
  • 確認テスト (2022年3月7日(月)締切)
5 Webにて質問受付 ※2
2月21日(月)~2022年3月7日(月)
  • 質問の受付
6 修了証明書発行
2月21日(月)~2022年3月7日(月)
  • 修了基準到達で発行(PDF形式)
7 復習期間・質問回答
2月21日(月)~2022年3月14日(月)
  • 講義動画視聴
  • JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2 操作動画視聴
  • JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2 演習
  • 質問への回答

※1:講義時間は「動画とJUSE-StatWorksトレーニング(理解度テストを除く)」の学習時間です.学習の目安にして下さい. 

※2:質問の内容は,受講期間中に随時質問者へ回答をお送りいたします.なお,質問内容によっては,若干お時間がかかる場合があります.予めご了承下さい.

eラーニング稼働環境

OS Windows10 / Windows8.1
CPU Intel Pentium4,1GHz 相当以上のプロセッサを推奨
メモリ 1GB以上
モニタ 解像度1024×768,16ビット以上を表示可能なカラーモニタ
ブラウザ
  • Internet Explorer 11 以上
  • Firefox
  • Google Chrome
※ログイン状態の管理にcookie機能を使います.有効にしてください.
※画面の表示や制御にJavaScriptを使います.有効にしてください.
環境 インターネット接続環境(回線速度:ブロードバンド以上)
音声再生環境(スピーカー,ヘッドフォンなど)

受講(視聴)環境について

  1. オンラインセミナーをご受講いただくために必要な視聴環境(パソコン等のハードウェア,ブラウザ等のソフトウェア,通信環境等)をご用意ください.必要なシステム環境基準を満たしていない場合,セミナーの受講ができない可能性があります.各セミナー詳細ページ,開催のご案内で詳細をご確認のうえ,予め,ご準備いただくようお願いいたします.また,受講 URL,ID,パスワードの管理は受講者が責任をもって管理してください.
  2. 開催日の7営業日前までに必ず視聴テストを行ってください.

演習ソフト

著作権について

本講義の著作権については「問題解決のための機械学習入門」にかかわる著作権についてをご覧ください.


ご不明な点はお問い合わせ窓口よりお問い合わせください.併せてセミナーに関するよくあるご質問もご覧ください.

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