Pythonによる機械学習入門

＜１日目＞

１．AIと機械学習の基礎
　・AIと機械学習とは
　・機械学習で出来ること、出来ないこと　
　・教師あり学習/教師なし学習/強化学習
　・機械学習の流れ
２．Python基礎
　・Pythonプログラミング基礎
　・Pythonによるデータ操作
　・グラフによる可視化
３．教師あり学習１
　・教師あり学習の概要
　・k-最近傍法
　・線形モデル（線形回帰、リッジ回帰）

＜2日目＞

３．(続き）教師あり学習２
　・決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング
　・サポートベクターマシン（SVM）　
　・ニューラルネットワーク（ディープラーニング）
４．教師なし学習
　・教師なし学習の概要　
    ・主成分分析（PCA）
　・非負値行列因子分解（NMF）　
　・多様体学習（t-SNE）
　・クラスタリング（k-means、凝集型、階層型、DBSCAN）
５．クラウドサービス活用

◎実習環境：AWSは、講師が用意した環境上で実施します。
※進捗状況により変更となる場合があります。