【特別講義】
機械学習モデルの解釈方法を体系化して使い倒そう
〜モデルの精度・説明性の向上をめざして〜

AIJO-SE01

教師あり学習のモデル構築において、精度の向上はもちろん大切ですが、モデルの解釈性や、どんな説明変数が重要なのかを評価することも実務では大切です。なぜなら、特徴量選択によるモデルの精度向上や、メカニズムの把握・要因分析のヒントになるからです。しかし、重要な説明変数を調べる方法について紹介している書籍や講座は少ないと感じています。また、多くの方法が存在するので、違いを整理している人も多くないのではないかと思います。そこで本講座では、AIジョブカレの機械学習講座では深く取り上げきれなかった重要な説明変数の評価方法について、各手法を体系的に整理した上で、pythonハンズオンにより理解を深めます。

【ペア参加OK(1名様の料金で2名での参加が可能)】
・ペア参加される被紹介者の方は過去AIジョブカレの講座を受けたことが無い、新規の方に限ります。
・ペア参加の方も当日必ず参加が可能で、事前アンケートにも回答いただける方に限ります。
・ペア参加をご希望の場合は申し込み後にお送りする事前アンケートまたはメールにてお知らせください。

【日時】
2023年3月22日(水) 19:30~21:30

【タイムスケジュール】
19:30 事務局より開始の挨拶(1〜2分ほど)
19:30〜21:30 八木講師によるハンズオンセミナー
21:30 事務局より締めの挨拶&アンケートご回答(1〜2分ほど)

【セミナー内容】
1.説明変数の重要度を調べる代表手法を体系化
2.代表手法のpythonハンズオン

【対象者】
・機械学習講座を終えて、予測モデルは作れるようになったが、説明性も評価できるようになりたい方
・予測モデル構築後にその因果関係も求められる分野、顧客と仕事をされている方(製造業、金融、医療など)
・SHAPやLASSO、PDPなどを、体系化した上で実務応用できるようになりたい方

【担当講師】
講師:八木 大介
東京大学大学院修士課程修了(粒子線物理学)
日系メーカーの研究者として、AI・データサイエンスの生産プロセスへの応用に関する研究に従事。生産現場のセンサ等の取得データを活用した異常検知やプロセスインフォマティクスの技術開発に取り組む。

【料金】
3,300円(税込)

【申込期日】
クレジットカード決済は3月22日(水)10:00まで
クレジットカード決済以外(コンビニ決済、銀行ATM決済、ネットバンキング決済、電子マネー決済)の申し込みは入金締めの兼ね合いから3月16日(木)まで

【お支払い注意事項】
お支払いはすべて事前支払となります。
領収書発行が必要な方は、お申し込み後にご連絡ください。
法人名義のご請求書が必要な場合は別途法人契約が必要となりますのでこちらからお申込みください。

受講形態
受講会場・日時

特別講義_モデル解釈編 

3,300(税込)
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