【4/27開催】OSSを利用した機械学習入門（中級編）

「OSSを利用した機械学習入門（中級編）」は、「OSSを利用した機械学習入門（初級編）」の受講済みの方や同等の知識を有する方、「人工知能や機械学習をある程度勉強したが、実際に業務で利用する際、どのような手順で進めたら良いのかわからない」「人工知能や機械学習とは何かを知識としては理解しているが、実際に使用したことが無い」という方を対象にした初級編の後続上位コースと位置づけたトレーニングコース（勉強会・セミナー）です。本コースでは、実際に機械学習を業務で利用していく上で必要となる全体的なワークフローを体験します。また、代表的な機械学習手法をひととおり体験することにより、業務やアプリケーションの目的に応じた機械学習の手法を適切に選択して使用するというプロセスを体得することをゴールとしています。本コースも初級編と同じく、数学の知識やプログラミングの経験は必要ありません。また、座学で概念や知識を習得するだけでなく、ハンズオン・ラボで演習を行い、ワークフローの各ステップを体験します。ハンズオン・ラボでは、無料で利用出来るオープン・ソース・ソフトウエア（以下、OSS）製品を利用し、具体的な操作方法を習得します。本コース参加者には、トレーニング・テキストの他、トレーニング中にハンズオン・ラボで使用したコンピュータと同等の仮想マシンイメージを無料で提供しますので、トレーニグ終了後、何度でも復習することが可能です。
お申し込みは、こちら (http://sios.jp/products/ai/training/565.html)

【カリキュラム】
・機械学習を利用するためのワークフロー
機械学習を業務などで実際に使用する際に必要となるデータの前処理や手法の選択と検証・評価など、全体的なワークフローについて学習します。
・代表的な機械学習手法（1）：クラス分類
教師あり学習で利用できる機械学習の手法のうち、データの所属するグループを予測するための手法であるクラス分類の代表的なアルゴリズムの使用方法を学びます。
・代表的な機械学習手法（2）：回帰分析
教師あり学習で利用できる機械学習の手法のうち、数値を予測するための手法である回帰分析の代表的なアルゴリズムの使用方法を学びます。
・代表的な機械学習手法（3）：クラスタリング
教師なし学習で利用できる機械学習の手法のうち、データをグループ分けするための手法であるクラスタリングの代表的なアルゴリズムの使用方法を学びます。
・手法選択基準
業務やアプリケーションで機械学習を利用する際、目的や得たい結果に応じて、どのように手法を選択するかを学びます。後続の上級コースのどのコースへ参加すべきかの指針も提示します。
・ハンズオン・ラボ（演習）について
グラフィカル・ユーザ・インタフェースを備えたOSS製品を使用し、自ら機械学習の仕組みを作り、実際に動かすところまでを実体験していただきます。数学の知識やプログラミングの経験が無い方でも容易に演習していただくことが可能です。