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【新セミナー】DP-100対策講座 開講!

Azure Machine Learning

機械学習のモデル開発にクラウド活用の時代

これまで機械学習のモデルの開発において、大規模なデータに対しての前処理やハイパーパラメータなどに関して、どのように決定すればいいのかと頭を悩ましていた方は多くいらっしゃると思います。

しかし、これからの時代はハイパーパラメータの探索や、前処理の選定、モデルの管理方法に関しては、クラウドを活用して自動化していく時代が近づいていると言えます。

今後データサイエンティストはより、課題に対しての原因の考察や、機械学習モデルが予測する結果を元にどのようなアクションに落とし込んでいくのかといった、より高度な業務に取り組むことが中心になっていくと考えられます。

本コースでは Azure を活用した、機械学習モデル開発の効率化、自動化の方法について徹底解説を行います。また、学習のみならず、モデルのデプロイから再学習といった実務に繋がる技術もつまった内容となっています。

また、本コースは Microsoft がデータサイエンティスト向けに設置した資格試験である DP-100 : データサイエンスソリューションのデザインと実装」の公式対策講座になります。(Microsoft 認定トレーナーが講師を担当。)

コース概要

コース概要

こんな方にオススメ
  • Azure Machine Learning を使いこなしたい方
  • クラウドを活用したモデルの学習からデプロイまでの一連のスキルを習得したい方
  • 機械学習モデル開発の自動化方法をマスターしたい方

本講座は Python のプログラミングの基礎を最低限理解している必要があります。しかし、事前予習動画を確認してからご参加いただければどなたでも受講していただくことが可能なレベル設計となっています。

学べるスキル
  • 機械学習モデルの作成からデプロイまでの一気通貫スキル
    • Azure を活用し、機械学習モデルの構築からデプロイ、モデルの解釈・再学習・監視といった全てのプロセスを一気通貫して行うことができます。
  • 機械学習モデル作成の自動化スキル
    • scikit-learn、TensorFlow、PyTorch といった馴染みのフレームワークとクラウドを組み合わせ、自動ハイパーパラメータ調整・モデルの学習の高速化のスキルを身につけます。
  • 実務に紐づくデータ操作スキル
    • 実務ではサンプルデータではなく、データのアップロードから、読み込み、前処理の適用などが必要になります。モデルの学習だけでなく、データ操作についても理解し、実務に繋がるスキルを網羅的に学びます。

本コースでは資格試験対策はもちろんのこと、それに加え実務で使える技術についても学ぶことができます。

オススメの理由
  • Microsoft 認定講師が講義を担当
    • 資格試験を合格し、Microsoft Certified Trainer (MCT) と認定された講師が講義を担当します。
  • 最新技術の習得が可能
    • Azure Machine Learning を用いた機械学習モデルの構築からデプロイまでを一気通貫で学ぶことができます。
  • 実務に活きるスキルにフォーカス
    • 資格試験対策はもちろん、実務に活きる内容にフォーカスし、使える技術を習得することを目指します。

カリキュラム

オンラインのリアルタイム講義で 7 時間× 2 日の構成となっています。
初回の講義は 6/4 (木)、6/5(金) の 9:30-17:30 です。
料金は 2 日間で 140,000円(税抜)です。

* オンラインでのリアルタイム講義は Zoom というオンライン講義を行うためのシステム(無料)を利用するため、こちらを使うことができる必要があります。

本コースでは、以下の3つのトピックについて学んでいきます。
* 内容は多少変更することがあります。

モデル開発の自動化

Azure Machine Learning とは、機械学習モデルの構築からデプロイまでの開発を一環して可能にするプラットフォームです。

機械学習モデルのデプロイまでの流れには5つのステップがあります。

5 つのステップ
  • データの準備 : データの読み込み、前処理など
  • モデルの定義 :アルゴリズムの選定、ネットワークの構造の定義(ディープラーニング)など
  • モデルの学習 : パラメータの調整、ハイパーパラメータの探索、再学習など
  • モデルの検証 : 入力変数の影響度合い、異なる評価指標での予測精度の確認など
  • モデルのデプロイ

Azure Machine Learning を活用することにより、これらのステップを全て自動化することが可能になります。(もちろん自動化のための様々な設定を行う必要はあります。)

本コースでは、各ステップをそれぞれ理解しながら、どのように自動化できるのかを学び、実装できるスキルの習得を目指します。

ハイパーパラメータ調整の自動化と高速化

ハイパーパラメータの調整は一般的に経験的に決定することが多いです。経験的とは実際に機械学習モデルを作成し、その予測精度を測ることにより、設定したハイパーパラメータが適切かどうか判断することを指します。

Azure Machine Learning を使用することにより、モデルの学習に並列分散処理を用い、ハイパーパラメータの調整を高速化、自動化を行うことが可能になります。

お申し込み

本日より、講義の申込みを開始します。
お申し込みはこちらの申し込みフォームから手続きを進めていただけます。

ご不明な点がございましたら、弊社ホームページのお問い合わせよりお気軽にお尋ねください。