機械学習を導入したい方必見!
AutoML によるベストな予測モデルの構築
DX (デジタル トランスフォーメーション) が推進される一方、データ サイエンティストは人材不足で採用難が続き、社内育成は時間もコストも大きな負担となっています。
そうした中、注目されているのが「自動化された機械学習 (AutoML) 」です。AutoML は、複雑な機械学習モデルの構築を全自動で行い、分析まで実行します。
プログラミング知識が不要 (ノーコード) で誰でも使えると言われますが、
- 「本当に簡単なのか?」
- 「どの機械学習アルゴリズムがベストなのか?」
- 「結局データサイエンティストがいないと適切な分析はできないのではないか?」
などの疑問をお持ちではないでしょうか。
本ウェビナーでは、AutoML にも対応した機械学習・予測分析ソリューションAltair Knowledge Studio を実際に使いながら、機械学習ツールの使用方法を解説します。
社内のデータ活用についてお困りごとのある方、機械学習・予測分析ツールの導入を検討されている方は、ぜひご参加ください。【 セミナーの内容 】
機械学習の基礎(回帰 / クラスタリング / 決定木 / ディープラーニング)
機械学習ツールとは?
学習精度、使い方、使えるアルゴリズム、AutoMLって何?といったツールの疑問や注目される理由をお話します
機械学習の活用方法
製造、小売、金融、保険、医療ヘルスケア、エネルギーなどの活用事例をご紹介します
Altair Knowledge Studio について
Knowledge Studio は、専任のデータサイエンティストだけでなく一般ユーザーでも使用できるように設計された予測分析のプラットフォームです。オープンでフレキシブルなアプローチを採用しているため、好みのアルゴリズムとプログラミング言語を使って複雑な分析ワークフローを作成したり高度な統計モデルを構築したりできます。
また、多種多様な分析アルゴリズムを使用でき、必要に応じて分析モデルに機械学習やニューラルネットワークを取り入れることもできます。データサイエンスプロセスを複雑にすることなく、レコメンド、シナリオ最適化、感情分析、大規模な異常検知、ビジネスフォーキャストといった高度なユースケースを作成し、たとえば決定木を使えば、データに潜むインサイトを素早く可視化することができます。