まずは無料でお試し！
特徴量エンジニアリング講座
特徴量エンジニアリング講座のうち、第1章と第3章の一部の動画が視聴できます。まずは無料動画を見て、分かりやすさやレベル感を確認してみてください。
無料トライアル版に含まれる内容（約30分相当）
- 第１章 : 特徴量エンジニアリングとは
- 第３章 : テーブルデータを用いたノートブック演習
トライアルを利用せずに講座にお申込みの方はこちら
講座で得られる知識・スキル
- 特徴量エンジニアリングの基本的な考え方
基本的な考え方を説明できるようになります。
- テーブルデータ、テキストデータ、時系列データ、画像データに対する特徴量エンジニアリングのテクニック
多様なデータに対する特徴量エンジニアリングのテクニックを説明したり、実装したりできるようになります。
受講に必要なスキル・前提知識
必須スキル
- Pandas、 NumPy、scikit-learn、Matplotlib 等の Python ライブラリの基本的な使い方 (機械学習のためのPython入門講座 修了相当)
- 線形代数、微分、確率・統計の基本的な理論の理解 (機械学習・ディープラーニングのための基礎数学講座 修了相当)
- 機械学習の基礎知識 (現場で使える機械学習・データ分析基礎講座 修了相当)
推奨スキル
- ディープラーニングの基礎知識(現場で使えるディープラーニング基礎講座 修了相当)
講座の特長
- 世界トップクラスの Kaggler が多数在籍する株式会社Rist が監修
こんな方におすすめ
- 特徴量エンジニアリングに関して網羅的に知識を得たい AI エンジニア
- 機械学習モデルの性能をもう一段階引き上げたい AI エンジニア
業務効率に繋がる様々なAIシステム開発実績を持つ株式会社Ristが監修
株式会社Rist
Deep Learningを中心としたAI技術で、製造業や、建設業等の分野でお客様に合わせた幅広いAIシステムをオーダーメイドで開発。近年はその技術力を活かしたプロダクト開発にも力を入れている。「人類の感覚器官に、自由を取り戻す」をミッションに、人々が眼や耳を酷使してきた検査・解析業務から解放されるよう、あらゆる業務の自動化・省力化を目指して活動を行っています。
開催日程
オンライン講座：eラーニング形式
随時お申し込み可能です。受講方法については、お支払い確認後、3営業日以内にご案内いたします。
講師紹介
-
兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。 日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
ご案内
PCの動作環境
- MacOSX 10.9以上（教材として提供するNotebookの一部に、M1 MacまたはM2 Macに対応していないものがあります。詳細はお問い合わせください。）
- Windows8以上（64bit必須）
- メモリ8GB以上必須
※8GB未満でも受講して頂くことは可能ですが、大容量のデータを扱うため、より高スペックなPCの利用を推奨しています。
メモリ不足が原因の不具合についてはサポートすることができませんので、あらかじめご了承ください。
事前準備
本講座では、MinicondaまたはAnacondaをインストールしていただきます。また、condaおよびpipというライブラリ管理ソフトを使って、Python ライブラリをインストールしていただきます。これらインストール作業を行えるパソコン環境をご準備ください。特に、社用のパソコンなどでアクセス制限のあるインターネット回線をご利用の方は、インストール作業を問題なく行えることを事前にご確認ください。ご不明な点がございましたら、事前にご連絡ください。
