Meducation

医療・介護・福祉を中心としたセミナー・研修などのイベント情報が見つかるポータルサイト

【オンライン】データサイエンティスト養成講座 第三回 「機械学習を用いたデータ分析入門」

 【情報機構】

このセミナーは受付終了しました。
セミナーに関するご質問はこちらからお問い合わせください。

開催日 2021年5月31日 開始:10:30 | 終了:16:30
会場 会場での講義は行いません(オンラインセミナー)
東京都品川区大崎3-6-4-3F[地図]
※地図は若干の誤差が生じる場合があります。詳細は主催者よりご連絡いたします。

講師 株式会社フィンデクス 青木義充
定員 30名
主催 株式会社 情報機構
受講備考 見逃し有無選択可能

詳細は弊社HPをご覧ください
https://www.johokiko.co.jp/seminar_medical/AM210590.php#S3

関連資料

申込セミナー

※会場などが異なる可能性がありますので各ページより詳細をご確認の上、お申し込みください。

申込 開催日 セミナー名 受講料(税込) 定員
2021年5月24日 【オンライン】データサイエンティスト養成講座 第一回 「Rを用いた時系列データ分析の基礎」 47,300円 30名
終了
2021年5月28日 【オンライン】データサイエンティスト養成講座 第二回 「データサイエンスに必要なベイズ統計の基礎知識を身につける」 47,300円 30名
終了
2021年5月31日 【オンライン】データサイエンティスト養成講座 第三回 「機械学習を用いたデータ分析入門」 47,300円 30名
終了

概要

データを用いて二者択一の判断をすることを考えましょう.すでに得られているデータ,または過去の事例から判断の枠組みを構築し,今後の業務に活かすために(統計的)機械学習が用いられます.機械学習によって得られた判断枠組みは人工知能(AI)として利用されています.さて,AIを用いて新たに与えられたデータから何らかの判断を下した際に,「なぜそのような判断になったのか?」と気になることはないでしょうか.AIの判断だからと単純に受け容れてもよいのでしょうか.AIに判断させた結果に対する責任をAIに負わせることはできませんので,AIを利用した人間が負わざるをえません.2019年のG20でのAI原則における「信頼できるAIのための責任あるスチュワードシップ」でも,「透明性及び説明可能性」,「アカウンタビリティ」が明記された通り,説明可能なAIは社会的に要請されています.本講演では,説明可能なAIを開発するための手法としての機械学習とその結果の評価法について学びます.具体的には,企業の信用力を診断する問題を用いて,判断枠組みの構築だけでなく,性能を評価するうえでの注意点を学ぶことで,机上の理論だけでなく実社会への応用力を身に着けることを目的としています.

参考図書:
書名:イメージでつかむ機械学習入門 ~豊富なグラフ,シンプルな数学,Rで理解する~
著者:横内大介,青木義充,
出版社:技術評論社
出版年:2017

こんな方におすすめ

  • ・機械学習の手法を学びたい方(初心者でも問題ありません)
    ・自らは主たる解析者ではないが,結果を評価する立場の方
    ※社会人だけでなく学生の方でも構いません

プログラム

  1. はじめに
     1.1 AIとその開発法について
     1.2. AIのレベルと教師有り分類問題について
     1.3 企業の信用力診断を実現するための課題設定法

    2. 教師有り分類問題を解くための手法の基礎
     2.1線形モデルの限界
      a. 線形回帰モデルを用いた解析法
      b. 解析結果とその問題点
     2.2ロジスティック回帰モデルによる解析
      a. 確率構造を利用した分類問題の解き方
      b. ロジスティック回帰モデルの利用と結果の読み解き方
     2.3 ニューラルネットワークによる解析
      a. ニューラルネットワークの基礎理論
      b. 分類問題を扱うためのニューラルネットワークと結果の読み解き方

    3.性能評価と手法の比較
     3.1 評価する立場に応じた評価基準の違い
     3.2 モデルを用いた予測とその性能評価

受講されることで得られる効果

  • ・当たり外れなどの二者択一の課題を定量的に解決するための考え方
    ・統計的機械学習の手法の利用法
    ・得られた結果を評価するための判断枠組み

講師

  • 株式会社フィンデクス
    代表取締役
    青木義充

    慶應義塾大学にてニューラルネットワーク,衛星レーダの画像解析の研究に従事.2004年に一橋大学助手就任し,金融データ解析を専門とする.2007年から株式会社QUICKで,金融業界動向のマーケティング,新たな金融情報サービスの企画,金融機関などとの共同研究に従事する傍ら,総合研究大学院大学複合科学研究科統計学専攻を修了し,商品先物のリスクに関する研究で学位(学術)を取得する.それ以降,金融に関する学会,論文の発表,著書の執筆のほか,一橋大学,上智大学で非常勤講師としてデータサイエンス,数理ファイナンスを指導.2018年9月,FinTech時代に真に役立つ金融知識と技能を幅広い方々に届けるべく,株式会社エフビズを創立,代表取締役を務める.2020年11月に社会人向けデータサイエンス教育プログラムとデータ解析コンサルティングに特化した株式会社フィンデクスを共同創業し,代表取締役に就任.

    ■業界での活動
    企業との共同研究,データ解析コンサルティング
    学会,研究集会での研究発表,
    大学での非常勤講師,企業での教育研修セミナー講師
    ・一橋大学,上智大学,成蹊大学
    一般向け,専門家向けの各種セミナー講演,

    ■専門・得意分野
    時系列解析,金融データ解析,ベイズ統計学,データサイエンス

レコメンドセミナー

もっと見る

  • 病院 後継者 病院長候補者 経営支援

    最近チェックしたセミナー