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人工知能や機械学習が取り沙汰される昨今ですが、機械学習自体は古くから存在し、クラスタリングやディシジョンツリー(決定木)による予測モデルなどはクラシカルな機械学習として分類されます。本講座はマーケティング現場で汎用性の高いクラシカルな機械学習について、ケーススタディを基に「明日から使える」をコンセプトに学んでいただく実践型セミナーです。統計分析の専門ツールである「R」を使用します。 ※R言語についての基本は講義内で説明いたしますので現時点での知識は必要ありません。

事前準備

<分析に必要なツール「R」を導入したノートパソコンの持参をお願いいたします>
受講者ご自身でノートPCを必ずご用意ください。ノートPCを持参いただけない方は十分なカリキュラムを消化できない可能性があります。事前にご準備のうえ、当日必ずセミナー会場へお持ちください。
本講座は実際に 「R」を使った分析を行います。予めダウンロードをお願いします。ダウンロードのご案内はお申込み後に送らせていただきます。
より実践的なセミナーにしたいと考えておりますので、事務的な作業につきましては、事前にご準備をお願いしております。ご理解とご協力をよろしくお願い申し上げます。

事前登録は終了いたしました。

参加をご希望の方は直接会場にお越しください。

六本木ヒルズ森タワー49階のアカデミーヒルズ 総合受付でお申込みいただけます。

申し込みは終了しました

講義概要

  • 人工知能と機械学習の歴史

  • 決定木と回帰木

  • 教師データとは?

  • 教師なし分析の王道~クラスタリング

  • 分析の基礎「分けて比較する」とリフトの考え方

  • k-means法とデンドログラム

  • 教師あり分析のテッパン~ディシジョンツリー

こんな人にお薦め

「機械学習」というキーワードが気になりつつ、実際の業務での活用に向けた足がかりが必要な方
予測モデリングやクラスタリングといったマイニング手法を、実務に取り入れて明日から使ってみたい方
データドリブンマーケティングを推進するマーケティングの部署で、喫緊の成果を求められている方

概要

日時 7月26日 13:30~16:30
受講料 通常価格:65,000円(税込)
会場 六本木アカデミーヒルズ D3 WEEK 2017 の会場内で開催します
(東京都港区六本木6丁目10―1六本木ヒルズタワー49階)

定員 30名(最少開催人数 10名)
※参加申込者が最少開催人数に達しない場合は、開催を中止させていただくことがあります

本講座受講の方は、本講座開催日に限り、D3 WEEK 2017内で開催される有料・無料セッションに参加できます。

D3 WEEK 2017の詳細はこちら

講師

フェイスフォワード株式会社

西川 裕久

講師

国内独立系大手SIerで製薬会社向け臨床試験データ解析・臨床統計支援システムの開発、大阪大学医学部発のバイオベンチャーでは臨床データとゲノムデータから疾患発症予測モデルの開発を担当。国内最大手級のマーケティングコンサルティング企業ではクライアントのビッグデータを活用したマーケティングプロセス改善業務に従事。多くのITシステム開発、アルゴリズム開発、データ分析等のプロジェクトの企画およびマネージメント経験を有する。

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