ChatGPTによる多変量解析の進め方−生成AIによる革新的学習法の実践−

セミナー趣旨

このセミナーでは、ChatGPTを活用した多変量解析の学習法と実践法を学びます。データ解析のプロセスを能率的に理解し、実際に適用するための基礎理論とPythonスクリプトの習得を目指します。本セミナーの最大の魅力は、ChatGPTを用いて学習を主体的かつ能動的に進める方法を学べる点です。これにより、能率的かつ実践的なデータ解析技術を身につけることができ、参加者のスキルを次のレベルへと引き上げます。今回は、回帰分析、主成分分析、因子分析を取り上げます。

セミナープログラム

1.導入
　(1) セミナーの目的と概要

　(2) 生成AI時代における学習と実践の革新
　　a.従来のテキスト学習との違い
　　b.ChatGPTを活用した主体的・能率的な学びの流れ

2.多変量解析の基礎理論と実践
　(1)回帰分析
　　a.単純回帰と多重回帰の基本概念
　　b.データの前処理：ChatGPTによるデータクレンジングと変換
　　c.解析の実行：Pythonスクリプトの生成とモデルの評価
　　d.解析結果の評価：統計的妥当性とモデルの適合度の確認
　　e.結果の解釈：ChatGPTによる解釈ガイドライン

　(2)主成分分析
　　a.次元削減の理論と実用性
　　b.データの前処理：標準化と変換技術のChatGPT活用
　　c.解析の実行：主成分分析スクリプトの生成と負荷量の評価
　　d.解析結果の評価：主成分の寄与率と解釈の確認
　　e.結果の解釈：主成分得点の解釈と視覚化

　(3)因子分析
　　a.因子モデルの基本概念
　　b.データの前処理：データの適合度確認
　　c.解析の実行：Pythonスクリプトの生成
　　d.解析結果の評価：因子負荷量・得点の確認
　　e.結果の解釈：モデルの視覚化と因子の意味づけ

【質疑応答】

セミナー講師

名古屋大学　名誉教授　古橋 武 氏

セミナー受講料

  1名につき55，000円（消費税込、資料付）　
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49，500円（税込）〕

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