カリキュラム

• 第1回
  教師あり学習と教師なし学習の違いと適用場面
  60分
• 第2回
  回帰モデルの種類と実装方法
  60分
• 第3回
  分類アルゴリズムの選択と性能比較
  60分
• 第4回
  クラスタリング手法と応用事例
  60分
• 第5回
  次元削減と主成分分析（PCA）の活用
  60分
• 第6回
  アンサンブル学習の手法と効果
  60分
• 第7回
  半教師あり学習と弱教師あり学習
  60分
• 第8回
  異常検知とアウトライア分析
  60分
• 第9回
  実務に適した学習手法の選定プロセス
  60分