概要

データサイエンスもくもく会は、人工知能、機械学習、データ分析、ディープラーニングなどについて、教養を身につけていく「オンライン勉強会」です。

GRIの分析官が課題を提供し、参加者全員で ”スキルを身に着けていく” 場を目指します。 毎回異なるトピックを一緒に勉強していきましょう！

内容

[これでバッチリ理解！]シリーズの第3弾！！

機械学習の理解と活用のために大変重要な概念の１つは「特徴量」(feature)です。一言で表すと、特徴量とは、分析対象データの中の、予測の手掛かりとなる変数のことです。

また、「特徴量エンジニアリング」を通じて、予測変数として採用する列を選別し、データを予測に効果的な形に加工します。「特徴量エンジニアリング」で学習データの質を高めることが、機械学習モデルの精度と機械学習プロジェクトの成功を大きく左右します。

今回の講義では、以下について説明していきます。

・ 特徴量とは何か：具体例を通じて徹底的に理解しましょう！

・ 機械学習における特徴量の重要性

・ 予測精度を高める特徴量エンジニアリング（特徴量設計）

さらに、第3回で出題した統計学の面白い「宿題」を解説します。

参加方法

時間になりましたら、下記ZoomURLよりご自由にご参加ください

ZoomURL： https://us06web.zoom.us/j/87126374433

ミーティングID: 871 2637 4433

※Zoomミーティングにて行います。

Zoomの表示名変更が必要な方は、入室の前に変更をお願いいたします。

登壇者

ヤン ジャクリン

株式会社GRI　データ分析官 兼 講師

こんな方にむいています！

最先端のデータサイエンス・人工知能の技術について自信を持って取り組めるようになりたい方 データサイエンスの学習、資格習得のモチベーションアップ 「AI人材」を目指し、データサイエンス分野への転職やキャリアアップをお考えの方 データサイエンス分野における「ビジネストランスレーター」を目指す方

参加費

無料