【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」

【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」

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。

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。

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。

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。

想定案件イメージ

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
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

講座内容

○データの可視化
○データの統計的な量を計算
○前処理での欠損値の扱い
○標準化と正規化
○カテゴリ変数の扱い
○サッカーチームのデータ分析での実践

●テックジムのAIコースでは、以下「続き」がございます。

第3章「回帰問題」
第4章「分類問題」
第5章「実践ビジネスデータ分析」
第6章「AIのための統計学入門」
第7章「DeepLearning基礎」
第8章「DeepLearning応用」
第9章「GANによる画像生成とRNN/LSTMによる自然言語処理」
第10章「衛星データと機械学習」
第11章 「アンサンブル学習と精度向上手法」
第12章「機械学習でオリジナル画像判定アプリをつくる」
第13章「AI x IoT（センサーデータ分析と画像分類・物体検出）」
第14章「効果検証に機械学習を導入しよう」
第15章「推薦システムを作ろう」

【使用言語】
Python

実行環境

実行環境がない場合はanaconda をinstall してください。

zoom開催

当日に開催URLをお送りいたします。
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。

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●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

https://youtu.be/U_ZZPNJYDxY