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KSKオリジナル《機械学習/IoT分析トレーニング》動画販売のお知らせ

こんにちは。
KSKアナリティクス広報・マーケティング室の土金です。
3月に入り、いよいよ春の到来ですね。

この度、弊社ではオリジナル《機械学習/IoT分析 トレーニングコース》の動画販売を開始いたしました。
こちらのトレーニング動画は、弊社で定期的に開催していて、毎回ご好評いただいているトレーニングプログラムを
動画にしたものです。

●このような方に是非おススメです
・遠方のため、セミナー参加を諦めていた
・自社内に分析者を増やすための社内研修用教材を探している
・自分の都合の良い時間で学習したい
・何度も復習して機械学習/RapidMinerの利用方法をしっかりマスターしたい
・弊社セミナーで習得したRapidMinerに関する知識を社内教育として
展開する際の教材として使いたい

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【特徴1】
いずれも「RapidMiner Free版(無償)」で学習ができます。

【特徴2】
プログラミングのスキルを覚えることに時間を費やすことなく、
機械学習の活用の仕方を学ぶことができます。

【特徴3】
ご自宅や御社のチーム内で、ご都合に合わせて何度でも、
どこからでもしっかり学ぶことができます。
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●4種類のトレーニングカリキュラムをご用意しています
1)「RapidMiner 基礎編」
2)「RapidMiner 応用編」
3)「回帰分析編」
4)「IoT分析実践ノウハウ編」

 

▼動画イメージはこちらから▼

 

●各コースのご紹介
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~RapidMiner 基礎編/RapidMiner 応用編~(約140分/約250分)
『顧客データを分析して離反を防ぐ』というケーススタディに基づいて
RapidMinerを使った機械学習の分析をマスターします。
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【基礎編】
・アナリティクスとは何か
・データ準備と前処理
・データ標準化(Z変換)
・予測精度検証(交差検証、混合行列)
・k近傍法・決定木 など

機械学習の概要とRapidMinerの基本的な使い方が習得できます。

【応用編】
・データハンドリング・正規表現
・特徴量設計
・不均衡データ対応(アップサンプリングなど)
・ニューラルネットワーク
・サポートベクターマシン
・ハイパーパラメータ最適化
・モデルの予測精度向上
・変数選択(ステップワイズ法)など

予測精度を上げるための変数の作り方やパラメータチューニング
いくつかのアルゴリズムの適用など、より深く学ぶことで
ビジネスへ応用できるようにします。

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~回帰分析編~(約95分)
分析をビジネスに活用するシーンにおいて出番の多い回帰分析を
入門から、様々なアルゴリズムを解説する応用までを学ぶことができます。
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・回帰入門(線形回帰、RMSE、R2)
・モデルの複雑性の向上(特徴量設計)と正則化(リッジ回帰・ラッソ回帰)
・さまざまな回帰アルゴリズム(k近傍法、決定木、アンサンブル学習、サポートベクター回帰)

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~IoT分析実践ノウハウ編~(約280分)
IoT時系列センサデータの分析方法について、実際に製造業様の分析に
長く取り組んできた弊社のノウハウを盛り込んだ学習コースです。
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・時系列データ分析の基礎
・機械学習とRapidMiner操作
・ロボットのモーターの不調を電流等の波形データから予測(演習)
・製品製造時のセンサーデータから良品・不良品を自動で判別(演習)
・モーターの状態(正常/異常)をセンサーデータから自動診断(演習)

 

●価格、ご利用プラン
特別パックもご用意しています。
しっかりマスターをすることで、初級から中級の入り口までの機械学習を十分学べる大充実の動画になっています。
御社の分析力向上のためにぜひご活用ください。

▼動画販売の資料請求はこちらからお申込みいただけます▼
https://ksk-anl.smktg.jp/public/seminar/view/90

ご購入のお申込み、動画販売についてのご質問などは下記にて承ります。
お気軽にお問い合わせください。

▼お問い合わせフォーム▼
https://ksk-anl.smktg.jp/public/application/add/43

ぜひこの機会にご検討の程、よろしくお願いいたします。

$$ \begin{aligned} \newcommand\argmin{\mathop{\rm arg~min}\limits} \boldsymbol{\beta}_{\text{ridge}} & = \argmin_{\boldsymbol{\beta} \in \mathcal{R^p}} \biggl[ ||\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X\beta}||^2 + \lambda ||\boldsymbol{\beta}||^2 \biggr] \\ & = (\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{X} + \lambda\boldsymbol{I_{p+1}})^{-1}\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{y} \end{aligned} $$
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