昨今、機械学習が注目され、様々に活かされ実用されています。本セミナーでは、機械学習の中でも特に多用される決定木・ランダムフォレストを機械学習初心者・中級者に向けて基礎から解説します。

意外と知られていない数理から基礎を学べ、実用まで行うセミナーです。

○決定木分析とは？

• データマイニング手法の代表的な手法
• （例）商品の購入に影響の強い要因を分類して、影響の強いものから「樹形図」とよばれるツリー構造の枝として分析結果を表現することが可能
• 人事データから社員の「退職」「異動後の活躍」を精度高く予測するモデルに利用されている。

～樹形図～

下の図はある商品の購買者の特徴分析結果です。 この結果から判断すると過去に商品を買った事がある男性の再購買率がかなり高いことがわかります。さらに過去に商品の購買歴がない人の場合は30～50代の購買率が高い事が読み取れます。今後のターゲット設定にこの2つの要素をどう絡めていくかが重要で、これらは決定木分析からわかります。

○受講対象例

• 文系／理系問わず機械学習に興味のある方
• 機械学習を数理から知りたい方
• 決定木を使ったデータ処理、解析をしてみたいと考えている方
• PythonやRを使ったプログラミング経験のない方も歓迎です

○セミナー内容

• 機械学習の基礎（平均情報量・Log関数・In関数・情報ゲイン）を理解する
• 決定木・ランダムフォレストの仕組み
• フリーソフト“WEKA”による決定木の実装
• 決定木の分析結果を可視化する

○セミナー監修、担当講師

門田　実（かどた　みのる）

＜講師略歴＞
ニューヨーク大学・コロンビア大学にて物理数学の博士号を取得。ニューヨーク大学講師、米国政府の研究機関IPRCでデータサイエンティストとして勤務、首都大学非常勤講師（物理学）、フィラデルフィア州立大学（Temple University,Japan）国際ビジネス学科准教授、外資系IT企業データサイエンティストなどを歴任し同時に執筆活動を行う。衛星画像分析、行動分析、マーケティングデータ分析、人事データ分析など様々なデータ分析に従事した実績を持つ。

○参加費（受講料）

• 全1回　20,000円　 → 18,000円　※Webお申込み割引
• 当日会場払い、または銀行振込で受け付けます。
• 銀行振込のお申し込み締切は3日前までとなります。
• それ以降は当日会場払いで受け付けます。

○お持ち物、注意事項

• 本セミナーでは機械学習フリーソフト“WEKA”を使用いたします。
• 本セミナーでは演習を行いますので、以下の条件を満たしたノートパソコンを持参してください。
• プラットフォームはWindows, Linux, MacOSを問いません。
• 事前にWeka3.8 をダウンロード、インストールしてください。
• 当日の演習ではMicrosoft Excelを使った簡単な計算問題を行うので、Excelがインストールされていること。

参加される方は、公式サイトよりWeka3.8 をダウンロードして、インストールして参加ください。 https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html

○セミナー詳細ページ

https://wakara.co.jp/service/personal_toukei/characteristics/machine_learning1

■個人情報の取り扱いについて

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