ブレインパッド教育講座 by BrainPad

機械学習による問題解決実践

プログラム概要


プログラム概要

本講座では、ビジネス課題の解決に機械学習をどのように用いてアプローチしていくかを、講義とケーススタディを通じて学んでいきます。ログデータ、センサーデータ、ソーシャルデータなどに代表される大量データの分析を行うためには、機械学習の活用が非常に有効です。本講座では、SVM(サポートベクトルマシン)、ベイズ推定/MCMC(マルコフ連鎖モンテカルロ法)などの手法の修得を通じて、機械学習を実践する方法を身に付けることができます。総合演習では、受講生が自社の分析担当者になった想定で、特定の商品の購入者予測などのモデルを作成し、プレゼンテーションを実施します。

学習目標

機械学習を用いて、大量データの分析を行い、データに基づく意思決定を実践できるようになること

利用環境R、Rstudio、JAGS、Amazon EC2、PostgreSQL、Microsoft Office(Excel、PowerPoint)
受講前提高校数学程度の知識(行列・ベクトルの概念やΣの意味がわかるレベル)
Rによる統計解析」を受講済み、または何らかの言語によるプログラミング経験が
あること
受講人数

最大20名

受講料

1名様 216,000円(税込)

カリキュラム


PART1

【講義:90分】

・分析のプロセス

 -ビジネスの理解~施策  

  展開までのプロセス

・機械学習入門

 -古典的統計学の憂鬱

 -機械学習の流れ

 -アルゴリズムの種類

・練習問題

【講義:90分】

・サポートベクトルマシン

 -カーネル法

 -実践SVM

 -交差妥当化

・練習問題

【演習:60分】

・演習(応用)

 -データの理解

 -基本統計量

 -視覚化

 -分析

 -結果の評価

PART2

【講義:60分】

・解の推定

 -尤度とは?

 -最尤推定法

・ベイズによる推定

 -同時確率と条件付き確率

 -ベイズの定理

 -事前分布と事後分布

・マルコフ連鎖モンテカルロ法

 -マルコフ連鎖とは?

 -モンテカルロ法とは?

 -ギブスサンプリング

 -実践MCMC

・収束判定

 -時系列プロット

 -自己相関関数図

 -Gewekeの方法

PART3

【講義:60分】

・機械学習の応用

 -モデリング

・選択行動の分析

 -選択モデルの考え方

 -ロジスティック回帰モデル

【演習:60分】

・ソフトウェアの使い方

 -RとJAGSの使い方

 -MCMCによる分析

 -結果の見方

 -収束判定

【演習:60分】

・演習(応用)

 過去のアプリ利用履歴データを元に、スマホアプリの利用予測を行い、
 利用促進(離脱低減)を目指す。

 -モデリング

 -RとJAGSの実装

 -分析

 -結果の評価

 -結果の解釈 

PART4

【演習:480分】

・総合演習

 過去の購買履歴データを元に該当店舗における購入者の予測を行い、

 予測精度を示す。

・中間発表

・最終発表

・まとめ/講師評

開講スケジュール


開催日程は「開講スケジュール」のページをご覧ください。

プロファイル&アンケート結果


受講生のプロファイル&アンケート結果はこちらのページをご覧ください。

 

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