事前学習済みモデルの導入のトレーニングコース

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データサイエンティストやソフトウェアエンジニア向けです。Pythonを使用してAdaBoostを用いたブースティングアルゴリズムを構築することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AdaBoostを使用して機械学習モデルを構築するための必要な開発環境を設定します。
• アンサンブル学習のアプローチと適応ブースティングの実装方法を理解します。
• Pythonを使用してAdaBoostモデルを構築し、機械学習アルゴリズムを強化する方法を学びます。
• ハイパーパラメータチューニングを使用して、AdaBoostモデルの精度とパフォーマンスを向上させます。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Anacondaエコシステムを使用してパッケージとデータ分析ワークフローを単一のプラットフォームで管理および展開したいデータサイエンティスト向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• Anacondaのコンポーネントやライブラリをインストールし設定する。
• Anacondaのコア概念、機能、および利点を理解する。
• Anaconda Navigatorを使用してパッケージ、環境、チャネルを管理する。
• Conda、R、Pythonパッケージをデータサイエンスと機械学習に使用する。
• 複数のデータ環境を管理するための実践的なユースケースやテクニックについて知る。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データサイエンティストだけでなく技術的な知識が少ない方々も対象としています。Auto-Kerasを使用して機械学習モデルの選択と最適化を自動化したい方に適しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 効率的な機械学習モデルの訓練プロセスを自動化します。
• 深層学習モデルの最適なパラメータを自動的に探索します。
• 高精度の機械学習モデルを構築します。
• 機械学習の力を活用して実際のビジネス問題を解決します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、機械学習のバックグラウンドを持つ技術者を対象としており、AutoMLフレームワークを使用して大規模データ内の複雑なパターンを検出するモデルを最適化することを目指しています。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、さまざまな専門知識レベルを持つ参加者向けに設計されており、GoogleのAutoMLプラットフォームを使用して様々なアプリケーション向けのカスタムチャットボットを構築したいと考えている方々を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• チャットボット開発の基本を理解する。
• Google Cloud Platformをナビゲートし、AutoMLにアクセスする。
• チャットボットモデルの訓練用データを準備する。
• AutoMLを使用してカスタムチャットボットモデルを訓練および評価する。
• チャットボットを様々なプラットフォームやチャネルにデプロイし、統合する。
• 時間とともにチャットボットのパフォーマンスを監視し、最適化する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、パターン認識と機械学習の分野への紹介を行います。統計学、コンピュータサイエンス、信号処理、画像処理、データマイニング、およびバイオインフォマティクスにおける実践的な応用についても触れます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが able to できるようになります：

• パターン認識に核心的な統計的手法を適用します。
• ニューラルネットワークやカーネル法などの主要なモデルを使用してデータ分析を行います。
• 複雑な問題解決のための高度な技術を実装します。
• 異なるモデルを組み合わせることで予測精度を向上させます。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、DataRobotの機械学習機能を使用して予測モデルを自動化、評価、管理することを目指すデータサイエンティストとデータアナリスト向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが able to できます：

• DataRobotにデータセットを読み込み、分析、評価、品質チェックを行う。
• モデルを構築し、学習して重要な変数を特定し、予測目標を達成する。
• モデルを解釈して、ビジネス意思決定に役立つ貴重な洞察を提供する。
• モデルを監視し、管理して最適化された予測性能を維持する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、データサイエンティスト、データアナリスト、およびデベロッパーがAutoML製品と機能を探求し、最小限の労力でカスタムML訓練モデルを作成および展開する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 異なるデータタイプ向けにさまざまなサービスを実装するためにAutoML製品ラインを探索します。
• カスタムMLモデルを作成するためにデータセットを準備し、ラベル付けします。
• 正確で公平な機械学習モデルを作成するためにモデルを訓練および管理します。
• ビジネス目標とニーズを達成するために訓練済みモデルを使用して予測を行います。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Kaggleを使用してデータサイエンスのキャリアを学びたいと考えているデータサイエンティストや開発者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが able to できます：

• データサイエンスと機械学習について学ぶ。
• データ分析を探索する。
• Kaggleとその機能について学ぶ。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、GoogleのML Kitを使用してモバイルデバイス向けに最適化された機械学習モデルを構築したい開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• モバイルアプリケーション向けの機械学習機能を開発するための必要な開発環境を設定します。
• ML Kit APIを使用してAndroidとiOSアプリに新しい機械学習技術を統合します。
• 既存のアプリケーションをML Kit SDKを使用してデバイス上での処理と展開のために強化および最適化します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Modinを使用して並列計算を構築および実装し、高速なデータ分析を行うことを目指すデータサイエンティストや開発者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• 必要な環境を設定して、Modinを使用してスケールアウトするPandasワークフローの開発を開始します。
• Modinの機能、アーキテクチャ、および優位性を理解します。
• Modin、Dask、およびRayの違いを知ります。
• Modinを使用してPandas操作を高速に行います。
• 全Pandas APIと関数を実装します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データサイエンティストとソフトウェアエンジニア向けです。大規模データセットで機械学習アルゴリズムを構築したい方におすすめです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます：

• ランダムフォレストを使用して機械学習モデルを構築するために必要な開発環境を設定します。
• ランダムフォレストの利点と、分類や回帰問題を解決するためにどのように実装するかを理解します。
• 大規模データセットの処理方法とランダムフォレスト内の複数の決定木の解釈方法を学びます。
• ハイパーパラメータの調整によって、機械学習モデルの性能を評価し最適化します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのデータアナリスト向けで、RapidMiner を使用して値の推定と予測を行い、時系列予測に利用できる分析ツールを学ぶことを目指しています。

このトレーニングが終了する頃には、参加者は次のことが Able to:

• CRISP-DM メソドロジーの適用方法、適切な機械学習アルゴリズムの選択方法、およびモデル構築と性能向上の方法を学びます。
• RapidMiner を使用して値を推定し予測し、時系列予測に利用できる分析ツールを使用します。

RapidMinerは、迅速なアプリケーションのプロトタイピングと開発のためのオープンソースデータサイエンスソフトウェアプラットフォームです。データ準備、機械学習、深層学習、テキストマイニング、予測分析など、統合された環境が含まれています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はRapidMiner Studioを用いてデータ準備、機械学習、予測モデルの展開について学びます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• RapidMinerのインストールと設定
• RapidMinerでデータを準備し、可視化する
• 機械学習モデルの検証
• データのマッシュアップと予測モデルの作成
• ビジネスプロセス内で予測分析を運用する
• RapidMinerのトラブルシューティングと最適化

対象者

• データサイエンティスト
• エンジニア
• 開発者

コース形式

• 講義とディスカッションの組み合わせ、演習、実践的な練習が含まれています

注意

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データサイエンティストや開発者向けに設計されており、RAPIDSを使用してGPUアクセラレートされたデータパイプライン、ワークフロー、および可視化を構築し、XGBoost、cuMLなどの機械学習アルゴリズムを適用する方法を学ぶことができます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• NVIDIA RAPIDSを使用してデータモデルを構築するために必要な開発環境をセットアップする。
• RAPIDSの特徴、コンポーネント、および利点を理解する。
• GPUを活用してエンドツーエンドのデータと分析パイプラインを加速する。
• cuDFとApache Arrowを使用してGPUアクセラレートされたデータ準備とETLを実装する。
• XGBoostとcuMLアルゴリズムを使用して機械学習タスクを行う方法を学ぶ。
• cuXfilterとcuGraphを使用してデータ可視化とグラフ分析を構築する。