~デンソー様の組織分析力向上をご支援するための特別カリキュラムをご用意~


本コースでは、Ridge回帰、Lasso回帰を取り上げ、回帰モデルの精度向上のテクニックをご紹介します。RapidMinerを使って正則化パラメーターλのチューニングも行います。様々な回帰モデルとして、SVM回帰、回帰木、アンサンブル学習などについても解説します。時系列データでは、需要予測を目的とした時系列データへのアプローチをご紹介します。さらに、LOFやOne Class SVMなどの異常検知の方法論についても解説を行いRapidMinerに実装して頂きます。
座学に加えて、実際にご自身でRapidMinerを操作しながら演習形式で進めていきますので、より実践的な分析力を身につけて頂けます。

少し応用的な内容も含まれており、受講には機械学習の基礎ができていることが前提となっております。


・もっと高度で複雑な機械学習に挑戦したい方
・PythonやR、MATLABで苦労している方
・基礎編では物足りず、より実践的な分析を進めたい方
・分析に取り組んでいるが、分析方法に自信がない方

など、幅広い層の方に支持が得られる特別カリキュラムをご用意いたしました。

また、2020年度の上半期は合計6回(4コース)のRapidMinerトレーニングコースをご提供させて頂きます。

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2020年4月22日(水)、23日(木):RapidMiner(機械学習)基礎編(Pt1,Pt2 )
2020年5月27日(水)、28日(木):回帰応用、時系列、異常検知編
2020年6月24日(水)、25日(木):IoT時系列データ 特徴量設計編
2020年7月21日(火)、22日(水):Deep Learning テキストマイニング編
2020年8月26日(水)、27日(木):RapidMiner(機械学習)基礎編(Pt1,Pt2 )
2020年9月23日(水)、24日(木):IoT時系列データ 特徴量設計編
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【RapidMiner製品サイトはこちら】
https://www.rapidminer.jp/

日時 2020年5月27日(水)~28日(木)10:00~17:00 (受付 9:30~)  
会場
〒448-8661 愛知県 刈谷市昭和町1-1
参加費 1名 85,000円(税別)
定員 20名申込受付中
対象 ・PythonやR、MATLABで苦労している方
・もっと高度で複雑な機械学習に挑戦したい方
・分析に取り組んでいるが、機械学習の知識に自信がない方

※デンソー社員の方で、機械学習に取り組みたいとお考えの方全てが対象となります。
主催 株式会社KSKアナリティクス
共催 株式会社デンソー・萩原テクノソリューションズ株式会社
協賛
内容 《プログラム1日目》
第1章
・回帰復習
・回帰係数の探索
・回帰モデルの評価・検証
第2章
・モデル複雑性と正則化
・重回帰モデル
・多項式回帰
・交互作用項の追加
・モデルの複雑さとオーバーフィッティング
・正則化
第3章
・Ridge回帰
・Lasso回帰
・通常の回帰との違い
・正則化の効果
・実際への適用例
・一般化線形モデル
・Elastic Net
第4章
・様々な回帰
・線形回帰以外の回帰アルゴリズム
・K近傍法による回帰
・回帰木(決定木の回帰への拡張)
・決定木のパラメータ
・アンサンブル学習
・サポートベクターマシーンによる回帰
・ハイパーパラメーターのチューニング
第5章
・時系列データへのアプローチ
・需要予測
・特徴量設計
・Lagオペレーター
・対数変換
・モデル精度の確認
【演習】
第6章
・k-NNによる異常検知
・局所外れ値度(Local Outlier Factor)
・One Class SVMによる異常検知
・RapidMinerによる実装
【演習】

《補足》
トレーニングにはRapidMiner無料版(データ1万行まで無償)を用いてハンズオンを行います。
事前準備として、RapidMiner無料版のダウンロードをお願いいたします。
RapidMiner無料版のインストールについては、セミナーお申し込み後、メールにてご案内をいたします。
備考 《お申し込み補足説明》

◆お申し込みの流れ◆
1《お申し込みはこちら》をクリックしていただくと
「ユーザー情報/アンケート登録」画面に移行いたします。必要な情報をご入力ください。
※お支払い種別は「会社でお支払い」を選択してください。

2《次へ(請求先情報の入力)》をクリックしていただくと、「請求先登録」画面に移行いたします。
※請求先と申込者が同じ場合には下記の「申込者情報と同じ」をチェックを入れてください。

3《次へ(申込内容の確認)》をクリックしていただくと、「申し込み内容確認」画面に移行いたします。
内容を再度ご確認いただき、《登録する》をクリックしていただくとお申し込み完了となります。

◆お支払いについての補足◆
お支払いサイトは開催月末締め翌月末払いとなります。

◆講座開催人数◆
講座開催の最小催行人数は10名とさせていただきます。
開催を中止する場合のみ、開催1週間前までにメールにてご連絡をいたします。

◆キャンセル◆
開催日の7日前からキャンセル料(全額)が発生いたします。
キャンセルの場合は開催日の7日前までにご連絡をお願いいたします。
※お申し込み後のキャンセルはお手数ではございますが、seminar@ksk-anl.comまでご連絡をお願いいたします。

お問合わせ

KSKアナリティクス セミナー事務局
seminar@ksk-anl.com
トレーニング内容に関してのお問い合わせは下記までお願いいたします。
株式会社デンソー品質管理部 品質企画室 鈴木 則之(noriyuki.suzuki.j7a@jp.denso.com)
株式会社KSKアナリティクス データサイエンス本部 松尾 圭悟(keigo.matsuo@ksk-anl.com)