近年、様々なビッグデータが蓄積され、その中から有益な情報を取り出すためのデータ分析が求められています。分析手法の一つであるクラスタリングは、似たような性質を持ったデータをグループ分けし、分析する手法の一つです。
例えば、マーケティング分析では、ターゲットとする顧客層を絞り込むことに活用されます。クラスタリングの方法は様々なものがあり、それぞれ特性があります。また、近年では深層学習と絡めた手法も提案されています。
今回のスキルアップAIキャンプでは、様々なクラスタリング手法の概要と実装方法をご紹介します。
プログラム概要
- クラスタリングとは？
- クラスタリングの活用事例
- 代表的なクラスタリング手法
- 深層学習を用いたクラスタリング手法
- クラスタリングを実装するための Python ライブラリ
- ハンズオン｜代表的なクラスタリング手法の実装
※一部変更となる場合がございます。
スピーカー
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スキルアップAI株式会社／斉藤 翔汰
スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻（現:情報環境専攻）修了。修士（情報学）。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。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）。
開催概要
日時
2023年6月14日（水）19：30～21：00
開催方法
Zoom
参加費
無料
※競合他社様のご参加は、ご遠慮いただいておりますので、ご了承ください。
