データ活用人材育成サービス：機械学習による問題解決実践

機械学習による問題解決実践

一連の分析プロセスを演習形式で体験

「ビジネス課題に、機械学習をどう活かす？」──本セミナーは、そんな疑問を理論と実践で解消します。

講義では、機械学習の基本からSVMなどの主要手法、モデル構築の流れを体系的に解説。Python（JupyterLab）を使って、実際のデータを分析し、予測モデルの作成・評価・提案までを体験します。演習では、商品購入の予測や販促提案をテーマに、自社の分析担当者になったつもりでプレゼンまで実施。

初学者でも安心の設計ながら、実務で活きるポイントを押さえた内容です。機械学習の全体像をつかみ、データに基づく意思決定力を磨きたい方に最適な講座です。

学べるスキル

プログラミング言語

サーバー構築ネットワーク

Webマーケティング

目指せる職種

コースの特徴

受講スタイル

対象/学び方

授業形式

受講目的

料金

受講期間	2日

コース内容

【学習目標】
機械学習による予測モデルの構築・推論・評価の一連の流れを理解し、実行できるようになる
SVMなどのアルゴリズムを用いて、業務データに基づいた分析と改善提案が行えるようになる
モデル精度や過学習などの課題に対応し、適切な検証とチューニングができるようになる
分析結果を踏まえたビジネス施策を立案し、わかりやすく伝える力を身につける

【カリキュラム内容】
本講座では、機械学習を用いた予測モデルの構築から評価、改善提案までの一連のプロセスを、講義と実践を通じて体系的に学びます。Pythonを使って、実務に即した分析力を養う内容です。

機械学習の基本とSVM（サポートベクターマシン）の理解
-分類問題を中心に、SVMの仕組みやカーネル法、特徴量との関係性を学びます。

モデル作成と検証プロセス
-過学習、ホールドアウト検証、K-分割交差検証などを通じ、モデルの精度向上と汎化性能の確認方法を習得。チューニングやハイパーパラメータ設定の実践も行います。

ミニ演習：ユーザー属性の推定モデル作成
-家計簿アプリのデータを題材に、特徴量選定～評価までを一人で実行。結果は講師によるフィードバック付きです。

総合演習：購入予測モデルの構築と施策提案
-グループで購買履歴データを分析し、購入者を予測するモデルを構築。データに基づいた販促施策の提案まで行い、発表・評価を受けます。