HOME » セミナー・研修を探す » 【データサイエンス実務入門】最新の...

【データサイエンス実務入門】最新の機械学習技術を用いた信用スコアリングモデルの構築

~与信業務におけるAI技術の実用化と今後の可能性〜
分野 医療関連サービス企業その他
開催日時
会場
2018年07月05日 (木) 開始:09:30 | 終了:12:30 | 開場:09:00
会場名:カンファレンスルーム(株式会社セミナーインフォ内)
住所: 東京都 東京都千代田区九段南2-2-3 九段プラザビル2F[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 株式会社リコー ICT研究所 AI応用研究センター 研究主担
澤木 太郎 氏
定員55名
主催 株式会社セミナーインフォ
受講料 37,450円
後日セミナー主催者より請求書を送付させていただきます。料金の中にはテキスト代が含まれております。
chart
この講義は携帯モバイルサイトでも確認、申込ができますエクステンションエクステンション
http://m.meducation.jp/seminar/detail?id=62514

概要

近年、機械学習技術の発展が著しく、大きく性能が向上しています。与信分野ではこれまでにもロジスティック回帰のような古典的なモデリング手法は使われていましたが、ディープラーニングや勾配ブースティングなどの最新の機械学習手法は国内ではまだあまり使われていないと考えられます。このような高度化した技術を用いて信用スコアリングモデルを構築することで、既存の手法と比較してモデルの性能を大きく向上させることが可能となります。これによって、貸倒れ率の低減させたり、与信を自動化することによる業務効率化が期待できます。機械学習の精度を上げるためのポイントは2つあります。1つ目は学習データの量です。特に最新技術を十分に活用するためには、大量のデータが必要になります。2つ目はデータの特徴や用途に応じて適切な学習アルゴリズムを選択することです。
本セミナーでは、様々な機械学習手法とモデルの構築方法についてわかりやすく解説します。さらに、その中でも高い精度を出すことができるディープラーニングや勾配ブースティングなどの手法を信用スコアリングモデルに適用するメリットや注意点について説明します。

セミナー詳細

1.はじめに
(1)近年のトレンド
 (a)マイナス金利政策
 (b)ビッグデータ
 (c)フィンテック
(2)信用スコアリングモデル
 (a)スコアリングモデルとは
 (b)従来のモデル
(3)機械学習の技術の進化
 (a)機械学習とは
 (b)進化の歴史
 (c)本講座の狙い

2.機械学習手法の解説
(1)各種手法の説明
 (a)ロジスティック回帰
 (b)決定木
 (c)サポートベクターマシン
 (d)ランダムフォレスト
 (e)勾配ブースティング
 (f)ディープラーニング
(2)モデル構築の手順
 (a)特徴量設計
 (b)評価方法

3.信用スコアリングモデルへの応用
(1)各種手法の比較
 (a)ホワイトボックスとブラックボックス
 (b)構造化データと非構造化データ
 (c)性能比較
 (d)アンサンブル学習
 (e)適切なアルゴリズムの選定
(2)最新技術の課題
 (a)ブラックボックス問題
 (b)オーバーフィッティング問題
(3)課題への対策
 (a)データの整備
 (b)モデル検証方法
 (c)人材育成

4.今後の動向と可能性
(1)AI技術の急速な発展
(2)データの重要性
(3)今後のAI技術活用の方向性

5.振り返りと質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCの使用等はご遠慮ください

講師紹介

株式会社リコー ICT研究所 AI応用研究センター 研究主担
澤木 太郎 氏

東京工業大学理学部卒、東京工業大学大学院理工学研究科修了 株式会社リコーに入社し、機械学習技術の研究開発に従事 外観検査向けの画像認識技術の開発などを行う 現在は開発リーダーとして最先端の機械学習技術を信用スコアリングモデルに応用する研究および実務に従事

申込はこちらから

初めてセミナーの参加申込をする方は、同時にユーザー登録(無料)をさせていただきます。
ユーザー登録が済むと、次回以降の参加申込が簡単になるなど、様々な便利機能が使えます。
カタカナは全角カナで入力してください。
すでにユーザ登録されている方はログインすると、入力項目を省略できます。
セミナー名 【データサイエンス実務入門】最新の機械学習技術を用いた信用スコアリングモデルの構築
代表者氏名
参加代表者のお名前をご記入ください
メールアドレス
パスワード
※3文字以上10文字以内の英数字
職業・職種
※複数ある場合は、主なものを選択してください。プロフィールページで公開されます。
参加人数 1名
このセミナーは一回のお申し込みで1名のみお申し込みできます
勤務先名称
勤務先住所 -

都道府県


市区町村以下
勤務先電話番号
例)03-xxxx-xxxx
部署名
役職
セミナー情報配信 定期的にセミナー等の開催情報などをお送りしてもよろしいですか。
はいいいえ
ユーザー利用規約
お探しのセミナーが見つからない方はこちら