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新規顧客がVIPになる確率

データからどうやって知ることができますか？

今日初めてサービスを利用した顧客Aは、この顧客がVIPになる確率を知ることができますか？

機械学習は、データの分類、予測、結果の取得に使用できます。 自社独自の機械学習プラットフォームがしっかり構築されていれば、そこにデータを入力するだけで結果値を予測できます。

ここで機械学習（機械学習）とは、コンピューターが大量のデータを学習してルールや公式を導き出すプロセスを指します。コンピューターから無数のデータを学習して新しい洞察を見つけたり、人工知能サービスを構築したりするなど、機械学習を実践に適用する試みは数多くあります。

機械学習

これは専門家だけの分野ではありませんか？

絶対にありません。 人事、マーケティング、プランニング、戦略など、職種や職種を問わず、機械学習データ分析を適用して洞察を発見し、実践に活かしています。

機械学習を使用して、次のような質問に答えることができます。

1. 新規顧客はVIPになれますか？一体になる可能性はどのくらいありますか？
2. 細胞画像データを使用してがんの発生率を分類することはできますか？
3. 製造工程での不良率を予測することはできますか？
4. サービスを利用せずにお客様が離脱することを防ぐことはできますか？

機械学習分析はもはや「専門家のための分野」ではありません！

これは、自分の議論や意見を客観的な結果で強め、他の人とは異なるスキルを身に付けることでキャリアをレベルアップさせる機会です。

どのような状況で

どのアルゴリズムを適用すべきか?

実際には、さまざまな状況に応じてさまざまな機械学習アルゴリズムが使用されます。また、それぞれの機械学習アルゴリズムを深く理解しておくことも重要です。 さらに重要なのは、「どのような状況にどのアルゴリズムを適用すべきか」ということです。'それは. そこで本授業では、実践的なデータを使ってさまざまなビジネス状況を再現し、機械学習の手法を適用します。

ケース 1.細胞画像データを用いたがん発生率の分類

ケース 2.顧客契約データによる顧客離脱の防止

ケース 3.製造プロセスの稼働条件を最適化するための欠陥率の予測

ケース 4.新規顧客のVIPオッズの計算

機械学習アルゴリズムの基礎を学び、実践的な演習を通じて実装することで、機械学習分析のすべてのプロセスを学びます。将来、私たちは 機械学習を仕事に応用する際は、自分でプロセスを設計してくださいそれはあなたにもできますし、「この状況では、このデータに特定の手法を適用すべきだ」という判断を直接下すことができます。

アイリスデータ付き

機械学習を学んだことはありますか？

この授業の目的は、「機械学習」の理解にとどまらず、機械学習を実践に応用することです。そのため、実務からかけ離れたデータではなく、購買/医療/製造/顧客データを使用してプロジェクトを直接実行し、理論と実践を組み合わせています。

データ分析コンサルタントとして働いて得たドメインインサイトをもとに、実際に遭遇する可能性のある問題を直接解決する能力を開発します。

機械学習を成功させるために欠かせないステップは、

データクレンジング

クリーンでないデータをコンピューターに学習させると、コンピューターはそれを正しく受け入れることができなくなります。そのため 前提となるプロセスは、学生が十分に学習できるようにデータをクリーンアップすることです。ということも言えます。良い教科書を選んでしっかり勉強するようなものです！

コンピューターがうまく学習できるように、実用的なデータをきちんと絞り込むプロセスを詳しくお見せします。

機械学習データ分析

ウェブプラットフォームの構築も！

実データを用いた機械学習の手法を駆使したら、他のデータが入ってきたときに予測や分類ができるかどうか、応用してみるべきですよね？

機械学習の手法を使用した後、新しいデータが入ってきたときに何が起こるかを予測するための簡単なウェブページを実装します。結果を直感的に表示できるようにビジュアライゼーションを追加して、独自のデータ分析 Web プラットフォームを構築しましょう。

データ分析能力

それはあなたの確実な武器になります。

▶ 学生レビュー

このクラスへ [データクレンジング-モデル選択-トレーニング-評価-その後の適用] すべてを一度に行うことができ、機械学習を実際にすばやく簡単に使用できます。