【無料Webセミナー】 ビジネスユーザー向け機械学習入門 第２回～機械学習のための学習データの前処理

概要

3回にわたって、プログラミング技術を持たないビジネスユーザーが自動機械学習機能を使用するために知っておくべき内容をご説明しています。
    第1回　機械学習の概要と、ビジネス課題と機械学習問題の定義
    第2回　機械学習のための学習データの前処理
    第3回　機械学習のモデルの評価と検証

第2回は機械学習のための学習データの前処理についてご説明します。前回、機械学習の問題定義と、それに合わせてどのようなデータを収集するべきかについてお話ししましたが、データは集めただけでは学習用として使用することはできません。機械学習により精度の高い予測モデルを取得するためには、適切な学習データを準備する必要があります。
当セミナーでは、全行程の8割を占めると言われる学習データの前処理として、特徴列の削減や生成、データ型の変換、クラスのバランス、ホールドアウトとクロスバリデーションなどについて解説します。

当セッションでは、機械学習のうち、主に構造化データを使用した教師あり学習をとりあげます。自動機械学習の機能は、Qlik AutoMLをベースにお話します。

「第1回　機械学習の概要と、ビジネス課題と機械学習問題の定義」はこちらから。

登壇者

鈴木 由紀
クリックテック・ジャパン株式会社
ソリューション技術部 シニアソリューションアーキテクト

メーカー勤務後、コンサルティング企業に入社。会計・経営管理を中心に数多くのシステム構築やカスタマーサポートを実施。その過程で出会ったQlik の連想技術に魅せられて2016年にクリックに入社。現在は主に製造・流通業界に向けて業務改善を含めたQlik の導入提案活動や、文系出身の視点を生かしたビジネスユーザー目線で、デモアプリや動画、ブログなどの多数のコンテンツを発信中。

参加対象

データ分析、機械学習にご興味がある方は、どなたでもご参加いただけます。お気軽にご参加ください。

事前準備

Zoom（Web会議ツール）を使用します。あらかじめご利用のPCやタブレット、スマートフォンにインストールをお願いします。当セミナーのURLはお申込みいただいた方に、セミナー開催日前日までにお知らせいたします。