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、機械学習の中で重要な役割を担うサポートベクターマシン（SVM）の理論の説明と応用例を合わせて紹介することにより、サポートベクターマシンによる問題解決の一連のプロセス修得と実務への利用の判断ができるようになることを目的としています。

○サポートベクターマシン（SVM）とは？

• サポートベクターマシン（SVM）は、AT&TのVapnikが発表したパターン識別用の教師あり機械学習方法であり、カーネル・トリック法の導入により、現在知られている方法として、最も優秀な学習アルゴリズムの1つと考えられています。

○２クラス分類問題

例えば、顧客に関する年齢、年収等の情報をシステムに入力し、同時にある商品を購買したか、購買しなかったかのデータも入力する場合を考える。図で青が購買した顧客、赤が購買しなかった顧客の年齢と年収のデータとする。パターン認識の機械学習では、学習データ（入力した顧客データ）を元に図のような直線を引き、新たな顧客データが入力された場合に、引かれた直線に基づき「購買するか、購買しないか」を答えることを目的とする。

○受講対象例

• 文系／理系問わず機械学習に興味のある方
• サポートベクターマシンについて知りたい方
• サポートベクターマシンを使ったデータ処理、解析をしてみたいと考えてる方
• 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

サポートベクターマシンの仕組みを理解する カーネルトリックの考え方を理解する サポートベクターマシンの分析結果を可視化する フリーソフト“WEKA”によるサポートベクターマシン の実装 *分析結果を解釈する

○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セミナー開始3日前まで可能です。
• 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_learning3

■個人情報の取り扱いについて

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