機械学習による物理代替モデル構築の考え方と実践【LIVE配信】

★機械学習の適切・効果的な利用方法を習得できる！
★適切なデータの準備ができるようになる！


機械学習はさまざま技術要素が組み合わさって構築されています。最大の特徴は、個人で学習するためのプログラムや環境構築には金銭的コストがかかりません。つまり、興味を持って実践すれば必ず身につくスキルの１つです。

そこで、本セミナーでは、下記の３つを通じて自ら調査・試行ができるようになることを目的とします。

　・機械学習を実際に試すこと
　　（重要な基礎への理解）
　・基本となる考え方を知ること
　　（アルゴリズム、ハイパーパラメータとよばれる変更・調整可能な対象も含む）
　・データの大切さを理解し適切なデータの準備ができること

学習がどのように進行しているのかを知ることが機械学習の理解には必要です。方程式を解いていませんが、近似的にかつ繰り返して係数を更新する方法により解を得るために留意することがあります。

また、データが良ければよい予測モデルを構築できます。つまり、良い性能を出すのはデータ次第です。演習を通じてこういった基本を理解できるのが本セミナーの特徴です。