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【データサイエンス実務基礎】AI事例創出への道具としての機械学習/ ディープラーニング技術

～最新技術開発動向と将来ビジネス展望、新たなAI事例創出に向けて～
本セミナーは終了致しました。
受講区分 会場
開催日時 2018-09-13（木）　9:30～12:30
講師 DataRobot
チーフデータサイエンティスト
シバタ　アキラ　氏

ロンドン大学修了(博士、 実験素粒子学)後、ロンドン大学やNYUにて研究員及び非常勤講師　NYU研究員時代に加速器データの統計モデル構築を行い「神の素粒子」ヒッグスボゾン発見に貢献　 その後ボストン・コンサルティング・グループで小売り、IT、製薬、電機製造などの大企業をクライアントとし経営戦略コンサルタント　ニュースキュレーションアプリ「カメリオ」を提供する白ヤギコーポレーションのFounder & CEOを経て、2015年より世界のトップデータサイエンティストが働くDataRobot, Inc.のデータサイエンティストとして日本マーケットを担当　人工知能を使ったデータ分析によるビジネス価値の創出が専門分野　「IMF-金融庁-日本銀行共催 FinTechコンファレンス(2018/4/16開催)」などでの講演経験豊富　DataRobot社はNTTデータや新日鉄住金ソリューションズなどと協業し企業におけるAI活用を加速するフルスタックソリューション提供をFinTech、エネルギー、保険、医療、製薬、健康管理などの分野で展開中

概要 AIとして知られる幅広い技術の中でも特に近年急激に技術進歩と応用範囲が拡大している機械学習・ディープラーニングについて、本セミナーではそれらをツールとして扱う視点から見た技術的基礎をお話しします。特に、AI技術では各種アルゴリズムへの注目が集まりがちですが、実際の利用に向けてはデータ解析手法を幅広に理解し、正しい期待値を持つことが活用への最も重要な一歩です。
本セミナーではデータ解析技術及びAI技術を俯瞰的にみることからはじめ、特に機械学習及びディープラーニングの技術的基礎に絞ってご紹介します。これらの技術が今どのように提供されているのかを理解し、またどのような種類の問題解決に応用ができるのか、最終的には事業実装を行っていく上で必要となる周辺技術についてもお話しします。
本セミナーではAIの技術的基礎に絞って理論的かつ体系的な解説をしますので、デモ体験とユースケースで機械学習/ディープラーニングを体感してから技術的基礎を学びたい方には、本セミナー受講前に第1回(8/30(木)13:30-16:30)セミナーと第2回(9/6(木)9:30-12:30)セミナーの受講をおすすめします。
また、包括的に機械学習/ディープラーニング技術を習得されたい方は3日間の「【データサイエンス実務入門＆基礎】実用化事例から学ぶ機械学習/ディープラーニング～新たなAI事例創出に向けて～」コースを受講されることを強くおすすめします。コース全体を受講することにより、新たなAI事例創出に向けての基盤作りができますので、是非、コース受講をご検討ください。
セミナー詳細 １．なぜいま機械学習？
（１）データ活用のアプローチの理解
　（a）過去の分析からのインサイト抽出
　（b）予測モデルを使った定常的問題解決
　（c）新たな事業の創出を睨んだ攻めのデータ活用
（２）機械学習の発展の歴史におけるいま

２．どのような種類の問題解決に応用ができるのか
（１）分類（二値分類・多値分類）
（２）連続値（回帰・時系列回帰）
（３）異常値検知
（４）発展的利用方法
　（a）生成モデル
　（b）強化学習

３．データ解析技術及びAI技術の俯瞰
（１）機械学習以前の統計分析手法
（２）AIと機械学習の関係
（３）機械学習とディープラーニングの関係
（４）教師あり機械学習と教師なし機械学習

４．機械学習及びディープラーニングの技術的基礎
（１）教師あり機械学習アルゴリズム
　（a）回帰系モデル
　（b）決定木系モデル
　（c）ニューラルネット系モデル
　（d）サポートベクトルマシン
　（e）その他
（２）教師なし機械学習
　（a）異常値検知
　（b）クラスタリング
（３）技術利用における注意点
　（a）リーケージ・過学習
　（b）精度評価
　（c）モデル特性の解釈方法
　（d）解釈可能性を高めるための手段

５．機械学習技術の実践方法
（１）自社開発を行っていく上で必要となるツール
（２）機械学習の自動化を行うためのツール
（３）活用に向けたフレームワークとテーマの創出

６．事業実装を行っていく上で必要となる周辺技術
（１）データ管理
（２）モデルのデプロイ

７．質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCの使用等はご遠慮ください
補足事項 ※回数券を使用してセットセミナーにお申込されます場合、2回分の回数券が必要となります。  

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