【中止】≪全2回コース≫多変量解析の基礎とビッグデータ活用にむけての実演習セミナー

多変量解析によるデータマイニングとデータモデリングを
2回の講義に分け、各分析方法について演習を通して解説

多変量解析は、複数の説明変数や目的変数をもつデータを扱う統計解析技術である。
機械学習と同様に、教師あり学習と教師なし学習に分かれる。


【Live配信:第1回】 2021年10月19日(火) 10:30~16:30
 『多変量解析の基礎とビッグデータ活用にむけてのデータマイニング実演習』
【Live配信:第2回】 2021年10月26日(火) 10:30~16:30
 『多変量解析の基礎とビッグデータ活用にむけてのデータモデリング実演習』

【アーカイブ受講:全2回分】 2021年11月5日(金) ごろ配信予定(視聴期間:配信後10日間)

■1日のみのコース別お申し込みも可能です■
 [第1回]  [第2回]

【項目】※クリックするとその項目に飛ぶことができます

    習得できる知識

    • データ分析の概要を掴むことができる。
      特に、機械学習と対比した多変量解析の特徴やその応用について知ることができる。
    • データモデリングの手法である、重回帰モデル、一般化線形モデル、混合効果モデル、一般化加法モデルなどが理解でき、データモデリングの基本事項を学ぶことができる。

    セミナープログラム

    ■10月19日(火):10:30~16:30

    『多変量解析の基礎とビッグデータ活用にむけてのデータマイニング実演習』

    <講座主旨>
    多変量解析は、複数の説明変数や目的変数をもつデータを扱う統計解析技術である。機械学習と同様に、教師あり学習と教師なし学習に分かれる。教師なし学習は、個々のデータの相互関係に基づき、クラスタリングや次元削減を行い、意味のある変数を見つけ出す技術であることから、知識発見の技術、あるいはデータマイニングと呼ばれることもあります。本セミナーは、多変量解析のうち、教師なし学習であるクラスタリング、時限削減、協調フィルタリングなどの教師なし学習に分類される技術について解説する。

    【講演内容】

    1、多変量解析とは何か

    2、多変量解析の種類
      (1) 多変量解析と機械学習との違い

    3、データマイニングとデータモデリング

    4、クラスタリング
     (1) k平均法
     (1)-1 k平均法の原理
     (1)-2 k平均法の応用
     (1)-3 k平均法の実装
     (2) 階層的クラスタリング
     (2)-1階層的クラスタリングの原理
     (2)-2階層的クラスタリングの応用
     (2)-3階層的クラスタリングの実装

    5、次元削減
     (1) 主成分分析
     (1)-1主成分分析法の原理
     (1)-2主成分分析の応用
     (1)-3主成分分析の実装
     (2) 潜在意味分析
     (3) 独立成分分析

    6、因子分析
     (1)-1因子分析の原理
     (1)-2因子分析の応用
     (1)-3因子分析の実装

    7、協調フィルタリング
     (1)-1協調フィルタリングの原理
     (1)-2協調フィルタリングの応用
     (1)-3協調フィルタリングの実装

    8、まとめと最新の動向

           □ 質疑応答 □


    ■10月26日(火):10:30~16:30

    『多変量解析の基礎とビッグデータ活用にむけてのデータモデリング実演習』

    <講座主旨>
    多変量解析は、複数の説明変数や目的変数をもつデータを扱う統計解析技術である。機械学習と同様に、教師あり学習と教師なし学習に分かれる。教師あり学習では、目的変数を予測する数理モデルの作成を行い(データモデリング)、複数の説明変数に基づいた予測を行う。予測には分類と回帰がある。データモデリングの手法には、重回帰モデル、一般化線形モデル、混合効果モデル、一般化加法モデルなどがある。本講演では、ビッグデータ解析におけるデータモデリングについて解説する。

    【講演内容】

    1、多変量解析とは何か

    2、多変量解析の種類
      (1) 多変量解析と機械学習との違い

    3、データマイニングとデータモデリング

    4、回帰分析とデータモデリング
     (1) 単回帰分析と重回帰分析
     (1)-1重回帰分析を行う上での注意点
     (1)-2 交絡因子、多重共線性、交互作用
     (1)-3 変数選択

    5、一般化線形モデル
     (1) ロジスティック回帰モデル
     (2) ポアソン回帰モデル

    6、混合効果モデル

    7、一般化加法モデル

    8、機械学習、深層学習
     (1) 深層学習モデル
     (2) 説明可能なAI

    9、交差検証とROC曲線

    10、混同行列

    11、まとめとデータモデリングの最新動向

           □ 質疑応答 □

    セミナー講師

    石井 一夫 氏
    公立諏訪東京理科大学 工学部情報応用工学科 教授
    久留米大学 医学部内科学講座心臓・血管内科部門 客員准教授

    セミナー受講料

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    ※請求書(PDFデータ)は、代表者にE-mailで送信いたします。
    ※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
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    配布資料

    • Zoom配信受講:PDFテキスト(印刷可)
    • アーカイブ配信受講:PDFテキスト(印刷可)

    講師のプロフィール

    ゲノム科学、ビッグデータとクラウドコンピューティングが専門です

    石井 一夫

    いしい かずお / 長野県 / 公立諏訪東京理科大学

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    多変量解析一般   データマイニング/ビッグデータ   機械学習・ディープラーニング

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