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コース概要

金融業界における機械学習入門

  • 金融分野で一般的なMLの用途例紹介
  • 規制が厳格な業界での機械学習活用におけるメリットと課題
  • Azure Databricksエコシステムの概要説明

金融データのML向け準備方法

  • Azure Data Lakeや各種データベースからのデータ取得手順
  • データクレンジング・特徴抽出および変換処理の実践方法
  • ノートブック内での探索的データ分析(EDA)手法

機械学習モデルの訓練と評価手順

  • データ分割の進め方および適切なMLアルゴリズム選定方法
  • 回帰分析や分類モデルの訓練実施例
  • 金融業界特有の評価指標を利用したモデル性能測定法

MLflowによるモデル管理手法

  • パラメータや評価指標を用いた実験追跡手順
  • モデルの保存・登録・バージョン管理の仕組み説明
  • 同一条件下での結果再現および比較実施法

機械学習モデルの展開とサービス化方法

  • バッチ処理またはリアルタイム推論向けのパッケージ作成手法
  • REST APIやAzure MLエンドポイント経由でのモデル配信方法
  • 金融業務用ダッシュボードやアラートシステムとの統合手順

パイプライン監視およびモデル再学習手法

  • 新規データ投入に伴う定期的なモデル再訓練のスケジュール設定法
  • データ分布の変動や予測精度低下の検出手段
  • Databricks Jobsを活用した全工程自動化手法説明

実践例紹介:金融リスク評価モデルの構築手順

  • 融資や与信審査向けのリスクスコア算出モデル作成方法
  • 説明責任・法規制遵守対応を考慮した予測内容の明示化手法
  • 閉鎖環境でのモデル実際の適用検証手順説明

講座総括および今後の取り組み案内

要求

  • 機械学習の基本概念に関する知識
  • Pythonおよびデータ分析の実務経験
  • 金融関連データセットや報告書への理解度

対象者

  • 金融業界で活動するデータサイエンティストおよびMLエンジニア
  • ML分野へ転向を目指すデータ分析担当者
  • 金融関連の予測型ソリューション導入に携わる技術職員
 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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