SAS Visual Data Mining and Machine Learning
| コース名 | レベル | 受講形態 |
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実践! ビジネス課題へのアナリティクス活用基礎講座（教師あり学習編）
本コースは、SAS Viya：SAS Studioを用いてビジネス演習課題を解決するワークショップ形式のコースです。 ビジネス課題を解決するために、効果的にデータを活用して分析する方法を、SASが提唱するアナリティクス・ライフサイクルのプロセスに沿って、実践的な題材を基に、実際にデータにふれながら学習します。データの準備・探索、分析用データの作成・加工、分析と結果の考察・報告、業務にといった分析プロセス全体の流れを辿りながら、必要なステップを踏み、ポイントをおさえることで、自身でそれぞれの工程のイメージを持って、その作業を実現することができるようになることを目標とします。 |
1 入門 |    |
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SAS Viya ：ディープ・ラーニング
本コースでは、ディープ・ラーニングの重要なコンポーネントを紹介します。 ディープフィード・フォワード、畳み込み、リカレント・ネットワーク、およびノイズ除去オートエンコーダのバリアントを構築する方法を学びます。ニューラル・ネットワークは、従来の分類、画像分類、シーケンス依存の結果などの問題を解決するために使用されます。本コースには、理論と応用がバランスよく組み合わされています。重要な概念を強化するために、実践的なデモンストレーションと練習問題が含まれています。ディープ・ラーニング・モデルの最適なセットを見つけるためのハイパーパラメーター検索方法について説明し、実証します。この分野の出現はディープ・ラーニングに有望であるため、転移学習は詳細にカバーされています。 最後に、SAS深層学習モデルをカスタマイズして、深層学習の新しい領域を研究する方法を学びます。 |
3 中級 |  |
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Advanced Machine Learning Using SAS Viya
This course teaches you how to optimize the performance of predictive models beyond the basics by implementing various data munging and wrangling techniques. The course continues the development of supervised learning models that begins in the SAS Viya ：機械学習 course and extends it to ensemble modeling. Running unsupervised learning and semi-supervised learning models is also discussed. In this course, you learn how to do feature engineering and clustering of variables, and how to preprocess nominal variables and detect anomalies. This course uses Model Studio, the pipeline flow interface in SAS Viya that enables you to prepare, develop, compare, and deploy advanced analytics models. Importing and running external models in Model Studio is also discussed, including open-source models. SAS Viya automation capabilities at each level of machine learning are also demonstrated, followed by some tips and tricks with Model Studio. The self-study e-learning includes:
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4 上級 | |
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Tree-Based Machine Learning Methods in SAS Viya
Decision trees and tree-based ensembles are supervised learning models used for problems involving classification and regression. This course covers everything from using a single tree to more advanced bagging and boosting ensemble methods in SAS Viya. The course includes discussions of tree-structured predictive models and the methodology for growing, pruning, and assessing decision trees, forest models, and gradient boosting models. The course also explains isolation forest (an unsupervised learning algorithm for anomaly detection), deep forest (an alternative for neural network deep learning), and Poisson and Tweedie gradient boosted regression trees. In addition, many of the auxiliary uses of trees, such as exploratory data analysis, dimension reduction, and missing value imputation, are examined, and running open source in SAS and running SAS in open source are demonstrated for tree-based ensemble models. The self-study e-learning includes:
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4 上級 | |
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SAS Viya ：SAS Visual Data Mining and Machine Learning 対話型機械学習
本コースでは、SAS Visual Data Mining and Machine Learningの理論的な基礎と、SAS Visual Analyticsインターフェイスを通してツールを使用するハンズオンを提供します。 本コースでは、インタラクティブなアプローチを使用して、ビジュアライゼーション、モデルアセスメント、モデルデプロイメントについて学習しながら、さまざまな機械学習テクニックを紹介します。
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4 上級 | |