「実践ビジネスのための機械学習」シリーズは、入門者向けに基礎的な考え方、どのような業務に適用できるかを分かりやすく解説した上で、Sporfireによる実データの分析例も併せてご紹介するセミナーです。

今回のテーマは決定木分析です。決定木分析は、回帰および分類問題の両方に対応でき、またランダムフォレストやブースティングといったアンサンブル手法の土台となっており、 機械学習を実務で活用する上で必ず押さえておくべき重要な位置づけにあります。
決定木分析は、量的データとカテゴリカルデータが混在するデータや、非線形関係・局所的な偏りを持つデータにも強みを発揮します。そのため、例えば以下のような幅広い業務領域で活用が進んでいます。
・製造業における複雑な条件が絡み合った不良要因の解明
・設備の不良予測
・顧客が商品を購入するかの予測

ビジュアルデータサイエンスツール「Spotfire」を用いた実例を交えながら、決定木分析を実務に適用する流れを理解することを目指すセミナーです。ぜひご参加ください。