機械学習の基本的な知識を体系立てて習得します。一般的な機械学習アルゴリズムを学びます。基本的な使い方を学びます。全2日間のトレーニングコースとなります。ノートPCまたはUSBメモリをご持参のお客様は、演習に使ったファイルをお持ち帰りいただけます。豊富な演習を通じて楽しく学べる内容になっています。初日は「機械学習とは何か」から始まり、パターン認識、教師あり学習のいろいろな分類アルゴリズム、そして最後に手書き文字認識プログラムを作成します。受講者全員参加で手書き文字データを作成します。Sparkがどのように使えるか、演習を通じて学んでいきます。演習ではUbuntuマシンを使用しますので、viやEmacsなどのエディタが使えたり、Linuxコマンドを知っているとスムーズに受講できます。お申し込み前のご準備LAN接続(無線/有線いずれか)が可能でsshが利用できるノートPCをご持参ください。ノートPCをご用意できない場合はお申し込み時にご連絡ください。お貸し出しいたします。手計算による演習がありますので、鉛筆/シャープペンシル、消しゴムをご用意ください。発行いたしますので、期限までにお振り込みください。会社経理の都合上遅れる場合はご一報下さい。開催決定の通知後(通知はお申込み受付後から、開催日のおおむね一週間前までに)はキャンセルはお受けできかねますのであらかじめご了承ください。最少開講人数に達しない場合は開講しません。2名様以上でお申し込みください。遠方のお客様にはオンサイトで同内容のトレーニングを実施させていただくことができます。こちらの入力フォームから3名以上でお申し込みください。別途旅費(実費)を請求させていただきます。「機械学習を俯瞰出来る内容で良かった。様)「多数の分類手法に加え、自然言語処理についても基本を教えていただき、業務改善に生かせるイメージが付きました。様)「楽しかったです。様)「難しい内容だったが大変勉強になりました。「数式の理論まで記載と説明があったことはすごく良かった。時間的制約もあるが、コーディング面についての情報ももっと資料化されておれば尚嬉しいと感じた。様)「今まで何となくで使用していたアルゴリズムの実装が把握できた。既存ライブラリの使用だけではなく、自身での実装も視野に入れることができ、かなり選択肢が増えたと感じている。「機械学習入門という観点では、非常に充実したコースでした。日頃、疎かにしてしまいがちな数理的な原理を再確認することができ、有意義な時間となりました。「機械学習の基本概念から丁寧に教えてもらえた。様)「随時演習があり、実際に動かして確かめられたり、数式を使って計算して実践できたことがとても良かったです。機械学習は初心者だったのでどうかと思いましたが、演習込みでの説明でとても分かりやすく、実際の業務へのイメージも沸きやすかったです。「一通りポイントが学べてよかったです。応用的な内容を含むものだった。各手法の説明が、教科書的な進め方ではなく、実際のユースケースに対し、具体的な手法の事例を説明する、直接的な進め方であった。様)「基本的なことを改めて学べてよかったです。実用の高そうな事例がもっとあれば,よかった気がします。「理論やその中の数式なども解説があり、どのようなバックボーンがあって実現できているかの概要がわかった。「機械学習の基本から教えていただいた。Webでは数式しか出てこないがその数式の意味も説明していただけたのがよかった。様)「背景にある数学の部分まで触れられる研修を期待していたので期待通りだった。「機械学習についての理解が深まり期待通りの内容でした。様)「受講前は、内容についていけるか心配でしたが、数式を用いておりわかりやすかったです。実際にプログラムを実行し、結果が表示されるのも楽しみながら受講できました。様)「ツールの使い方より、まず基礎となる知識・理論を習得することが目的であったため、期待通りです。「機械学習テクニックのようなイメージでいたが、アルゴリズム重視の内容だった。「機械学習とは、という概念の部分が多く感じたので、実際の実例などを紹介していただければと思いました。様)「機械学習というものの概要は分かった。様)「機械学習のアルゴリズムと考え方の方向性がわかりました。様)「内容が濃く、大変参考になりました。様)「機械学習や自然言語処理について、書籍だけでは難しい部分を幅広く説明いただいて良かったです。機械学習という分野に必要な知識の広さを痛感しました。「ライブラリの使用方法よりも、背後の理論や仕組みをご説明いただけた点がよかったように思います。「実践的と言うよりそれぞれの手法で簡単な例を丁寧に計算して言うという内容だったが、自分たちで勉強するときに飛ばしてしまいがちな所だったのでそれは助かった。おかげで原理やパラメータの役割はとても理解できた。レコメンドのところは実務での標準的な方法を少し交えて教えていただいて助かった。様)「ツールやライブラリの使い方ではなく、その内部で行われている処理内容の理論の説明が沢山聞けて良かったです。このような説明が聞けるとは思っていなかったので、期待以上です。「セミナーでは省略されやすい、各種法の数式を説明していただけて大変参考になった。単純でわかりやすい演習問題がよかった。「機械学習の領域で、キーワードと何ができるだけ知っているものに関して、自分がきちんと理解できていなかったものを網羅的に基礎を理解できたのがとてもよかったです。様)「理論と実践のバランスがよかったと思います。「機械学習の全体象を見るためにはとてもよいトレーニングだった。実際に計算を含めた演習があるのは身につきやすい。様)「2日コースとしてはかなり内容が多いと思ったが、実習が適度に取り混ぜられており理解しやすかった。「これまで知識的な土台がなく勉強の機会を求めていた部分についてきちんと知識を得ることが出来たと思う。様)「普段はアルゴリズム概要とツール(API)の使い方程度の調査で開発しているので、理論的な部分の解説は参考になった。様)「機会学習の基礎がわかったと思う。「Mahoutをツールとして使用していたが、仕組みを知らなかったので、知ることができてよかった。「大変なボリュームがあった。2日間の日程で学べる最大量を提供いただいた。「数学、統計の分野に疎く、数式の理解というハードルはあったもののサービスに組み込むにはどうすればよいかのイメージまで繋げやすい内容だった。サンプルコードで実行できるとのことだったので、オプションを調べて他のデータで実行するまでのイメージも浮かびやすかった。Mahout、Sparkを機械学習で利用する利用方法をマシン的に掘り下げる内容と伺っていたので、操作における、コマンド文法や、応用方法など掘り下げたかった。機械学習の考え方、方法論について、理解が深まり、機械学習を利用する際の背景として学習出来ました。機械学習でできる可能性を方論を再確認しながら、自社の課題をどのように解決するか今一度整理して考える機会としては非常に有効でした。総合的には、機械学習について不足していた基礎知識が深まり、実用に向けた足がかりになると見込んでいます。「分析に関する様々な手法を知ることができた。様)「実際のMahoutの引数、パラメータの与え方の説明があると思っていました。実際に理論を知ることも必要だということは実感しました。様)「ただツールを使うだけでなく、ツールの根本的な考え方や分類をするための評価手法に様々なものがあることがわかった。「理論的な部分は少し難しい部分もありましたが、それを用いてどんなことができるかを学ぶことができました。今後実際の業務で役立つことを期待しています。様)「ハンズオンのボリュームがもう少しあると更によかったと思います。内容に関しては2日間ではボリュームが多すぎるかなとも思います。1日目と2日目の内容でコースを分割するか、もう少しアジェンダを少なくするのもよいかと思います。「機械学習の内容とmahaout/sparkの使い方をひも付けて学べたので、理解しやすかった。様)「機械学習の概要を広く知れたのはよかった。機械学習のある一つの部分に特化して深く知ることができる講義があればいいと思う。様)「機械学習の色々な理論を解説してくれて、分かりやすくとてもよかった。時間の関係で厳しいかもしれないが、特定分野を重点的にやるコースがあってもいいかもしれない。様)「機械学習の理論的な部分が、演習を踏まえて分かった。ApacheMahout、HadoopおよびSparkの動かし方も分かり、今後、これをベースに機械学習の理解を深めていきたい。「内容が分かりやすく、実践的で、実務にも有用なものだった。様)「機械学習を使う上で、何を検討する必要があるのか体系的に理解できた。「事前に公開されていたアジェンダ通りの網羅的かつ理論的な解説で、期待していた通りの内容でした。様)「いくつか、概念を把握していないもの(SVMなど)があったので、概念を把握できたのはよかったです。はじめる機械学習トレーニングコースロンウイットのトレーニングは、Lucene/Solrの経験豊富なコミッターの監修のもと開発されたハンズオン(実習)形式のコースです。ユーザにとっての効果についてご説明させていただきます。