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X-WR-CALDESC:【無料オンライン】ゼロからはじめる機械学
 習「前処理と特徴量エンジニアリング」
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SUMMARY:【無料オンライン】ゼロからはじめる機械学習「
 前処理と特徴量エンジニアリング」
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/79116
 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【無料オン
 ライン】ゼロからはじめる機械学習「前処理と特徴量
 エンジニアリング」\nデータ分析をするときに得られ
 たデータをそのまま使用する場合もありますが、分析
 の精度を向上させて有用で意味のある分析をするため
 に、分析者が特徴量を作成することがあります。\nこ
 れは、データの特徴的な分布や傾向を調べながらデー
 タをつくるので特徴量エンジニアリングと呼ばれます
 。\nさらに、前処理と呼ばれる分析前の処理を行い、
 外れ値や欠損値を扱えるデータに変えたり除いたりす
 ることも必要となります。\n今回の講座ではこの前処
 理と特徴量エンジニアリングを扱います。\n想定案件
 イメージ\n顧客分析：Business Inteligence（ビジネス・イン
 テリジェンス)としてデータを可視化して売上を分析す
 る\n精度向上・精緻化：機械学習のモデルを作成した
 が精度を改善したり、精緻化したりする要望があると
 き\n講座内容\n○データの可視化\n○データの統計的な
 量を計算\n○前処理での欠損値の扱い\n○標準化と正規
 化\n○カテゴリ変数の扱い\n○サッカーチームのデータ
 分析での実践\n●テックジムのAIコースでは、以下「続
 き」がございます。\n第3章「回帰問題」\n第4章「分類
 問題」\n第5章「実践ビジネスデータ分析」\n第6章「AI
 のための統計学入門」\n第7章「DeepLearning基礎」\n第8章
 「DeepLearning応用」\n第9章「GANによる画像生成とRNN/LSTM
 による自然言語処理」\n第10章「衛星データと機械学習
 」\n第11章 「アンサンブル学習と精度向上手法」\n第12
 章「機械学習でオリジナル画像判定アプリをつくる」\
 n第13章「AI x IoT（センサーデータ分析と画像分類・物
 体検出）」\n第14章「効果検証に機械学習を導入しよう
 」\n第15章「推薦システムを作ろう」\n【使用言語】\nPy
 thon\n実行環境\n実行環境がない場合はanaconda をinstall し
 てください。\nzoom開催\n当日に開催URLをお送りいたし
 ます。\n時間になりましたらそちらご入室頂きますよ
 う宜しくお願いいたします。\nPython・AI・Railsスクール
 「テックジム東京本校」\n月額2万円で、参加し放題の
 サービスとなります。\n・平日夜の毎晩開催\n・トレー
 ナーは現役のエンジニア\n・学生シニアの月会費は50%
 割引\n・ご隠居割（60歳以上）はじめました。\n・会員
 の同伴参加は無料\n・ピザナイトを月1で開催（無料）\
 n・キャリア相談\n+++++++++++++++++++++++++++++++++\n1日早く始
 めれば1日早くチャンスに巡り合う。\n++++++++++++++++++++++
 +++++++++++\n■テックジム本校（オンライン受講可能・sla
 ck/zoomサポート）\n■教材一括まとめ買いはBASEで\n■無
 料カウンセリングはこちら\n+++++++++++++++++++++++++++++++++\n
 ●AIエンジニア養成コースのカリキュラム概要。制作
 者からのメッセージ\nhttps://youtu.be/U_ZZPNJYDxY
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