ビジネスパーソンのための機械学習システム入門
講座内容
いざAI・機械学習を使いこなしていこうと思うと、避けて通れないのがAIのシステム化です。AI・機械学習はこれまでのITシステムとは違い、日々新しいデータを取り込み、AIを進化・更新させていきますが、その際にはよくあるトラブルや注意しなくてはならない点がたくさんあります。この講義では、AI・機械学習をシステム化する際の論点を押さえていきます。
おすすめの対象者
- 「データサイエンス分析プロジェクトの進め方」を受講済みの方
- 社内やクライアント企業のAI・機械学習プロジェクトに関与する方
カリキュラム
1. 機械学習システムならではの課題は？
なぜ機械学習システムが必要なのか？
モデリングフレームワーク
機械学習システムにおけるモデルの位置づけ
2. 実行環境による変化にいかに対応するか？
よくあるトラブルの例
再生性と再現性をいかに担保するかが重要
アセット化のためのツール
3. 時間による変化にいかに対応するか？
学習時よりも運用時に精度が下がる
再学習のタイミングをいかに検討するか
パイプライン化
講師・スタッフ紹介
株式会社 データミックス 代表取締役
一橋大学 商学部 統計学・データサイエンス専攻卒業後、University of San Francisco M.S. in Analyticsを修了。米国の大学のデータサイエス修士号を保有する数少ない日本人データサイエンティスト。国内外でデータ分析コンサルタントとして活躍後、2017年にデータミックス設立。
- ジャンル: 先端技術・テクノロジー > AI
- 提供価格: 10,000円(税込11,000円)
- 受講可能期間: 3か月
- 動画時間: 41分
- 課題: あり
- 修了条件: テスト合計60％以上
- 字幕: あり
- ダウンロード資料: なし