お問い合わせ
 期間 21 時間

コース概要

Introduction

  • Predictive AIの定義
  • 予測分析の歴史的経緯と進化
  • 機械学習とデータマイニングの基本原則

Data Collection and Preprocessing

  • 関連するデータの収集
  • 分析のためのデータクリーニングと準備
  • データ型とデータソースの理解

Exploratory Data Analysis (EDA)

  • インサイト獲得のためのデータ可視化
  • 記述統計とデータ要約
  • データ内のパターンと関連性の識別

Statistical Modeling

  • 統計的推論の基礎
  • 回帰分析
  • 分類モデル

Machine Learning Algorithms for Prediction

  • 教師あり学習アルゴリズムの概要
  • 決定木とランダムフォレスト
  • ニューラルネットワークとディープラーニングの基礎

Model Evaluation and Selection

  • モデルの精度とパフォーマンスメトリクスの理解
  • 交差検証手法
  • オーバーフィッティングとモデルチューニング

Practical Applications of Predictive AI

  • さまざまな産業におけるケーススタディ
  • 予測モデリングにおける倫理的配慮
  • Predictive AIの限界と課題

Hands-On Project

  • データセットを用いて予測モデルの作成
  • モデルを適用して予測の実行
  • 結果の評価と解釈

要求

  • 基本的な統計学の理解
  • いずれかのプログラミング言語の実務経験
  • データ処理とスプレッドシートの基礎知識
  • AIやデータサイエンスの先行経験は不要です

対象読者

  • IT専門家
  • データアナリスト
  • 技術スタッフ

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

お客様の声 (3)

今後のコース

関連カテゴリー