【基礎から実践まで】キカガクの機械学習研修

本記事では、キカガクが提供する機械学習の研修の基礎から実践レベルまで幅広くをご紹介します。

なお、AI 人材に求められるスキルやキカガクの AI 研修については下記記事でもご紹介しております。
AI 研修をお探しの方はこちらの記事もご参考ください。

機械学習とは

機械学習とは

機械学習とは、データ解析の手法で、コンピューターが大量のデータから自動で学習し、背景にあるルールやパターンを発見する技術です。

人間が経験から自然に学ぶプロセスを模倣し、データ内の隠れたパターンを把握することで、未知のデータに対しても機械が予測値を算出します。この技術は、データの背後にある構造を理解し、未来の予測や分類などに利用される重要な要素となっています。

機械学習の 3 つのトピック

機械学習の学習パターンには、教師あり学習、教師なし学習、強化学習という 3 つのトピックがあります。

教師あり学習

教師あり学習は学習の仕方において、入力するデータだけでなく、その答えとなる出力データを与えます。その入力データと出力データの関係を機械が学習することで、入力データと出力データの間にパターンを見出し、それを活用した予測を行う学習方法となります。

例えば、異常検知等のカテゴリーを予測する「分類」や、株価予測等の数値を予測する「回帰」が教師あり学習での予測の仕方になります。

教師なし学習

教師あり学習では、答えとなる出力データを与えましたが、教師なし学習で答えは与えず、入力データのみで機械自体がパターンを見出す学習方法になります。

例えば、顧客を特定の数でカテゴリー分けするクラスタリングなどがこれにあたります。

強化学習

強化学習は教師あり学習や教師なし学習とは大きくことなり、目的に沿って機械自体が試行錯誤することで学習していく方法になります。これは報酬というものをうまく活用し、機械自体はその報酬が最大化するような行動をトライアンドエラーで行って活きます。

例えば、ロボットの歩行訓練等がこの強化学習に該当します。

キカガクの研修の特徴

研修満足度の高さ

弊社が無料で提供している脱ブラックボックスコースをご受講くださったことがある方はご実感くださっているかもしれませんが、時には手書きを交え、機械学習で重要なことを丁寧にに伝えることで、わかりやすく学びの多い教育に力を入れています。

また、実績豊富な講師が受講生と密接にコミュニケーションを図ったり、インプットアウトプットのバランスを調整した研修カリキュラムを実施しています。

こういった育成へのこだわりがキカガクの研修の「満足度の高さ」を生み出しており、お陰様で 700 社以上の企業へ育成サポートを実施しています。

コンテンツの幅の広さとカスタマイズ

キカガクが提供している研修をデジタルスキル標準に沿ってマッピングすると、下図のようになります。

機械学習をはじめ、データサイエンス・ディープラーニング領域においても、レベル別にも技術別にも幅広い研修をご用意しております。

上記の幅広い研修から研修を組み合わせ、自社の育成方針や課題にそった研修をご提供しております。

PBL 研修

キカガクの研修の中でも、特に PBL 研修が人気です。PBL 研修とは、受講⽣⾃⾝が現場の課題を持ち寄り、 データ分析や AI 活⽤によって実課題を解く「課題解決型研修」です。

せっかく機械学習を学んでも現場に活用できない、知識を学ぶだけでなく実務に沿ったアウトプットまで研修で実施したいなど、研修と活用との GAP に悩む育成担当者の方もいらっしゃると思います。

キカガクの PBL 研修は、そういった課題を解決し、活用を見据えた育成を 実施しています。

【基礎編】キカガクが提供する機械学習の研修

では、機械学習やデータサイエンスにおいて、キカガクではどういった研修を実施しているでしょうか。

Python ＆ 機械学習実践コース

コース概要

AI・機械学習の理論はもちろん、Python の環境構築から基礎構⽂まで丁寧に説明されたコースです。
初学者の⽅でも挫折しないよう⼿書き数学でわかりやすく説明されており、ストーリーで体系的に学ぶことができます。

研修の到達点

• AI、機械学習の概念や専門用語について理解できている状態
• 数学の基礎知識を習得し、機械学習の理論を説明できる状態
• Python の基礎を学び、データの読み込みから機械学習の実装まで一連の流れを習得できている状態

実施形式

eラーニング

コース概要

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AI・クラウド・IoT 入門コース

コース概要

機械学習・ディープラーニングの基礎だけでなく、AI との関わりが強いクラウド・IoT の基礎を事例を用いながら網羅的に学習する動画コンテンツです。

研修の到達点

• AI に関する基礎知識を習得できている状態
• クラウドに関する基礎知識を習得できている状態
• IoT に関する基礎知識を習得できている状態

実施形式

eラーニング

コース概要

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データサイエンス入門コース

コース概要

データ活用のための第一歩を踏み出すためのコースです。
取得したデータの見方、可視化、解釈について体系的に学ぶことができます。

研修の到達点

• 社会におけるデータの利活用の現状を理解している状態
• 与えられたデータを読み取ったり説明することができる状態
• データを利用するときの注意点を理解し、ビジネスに臨める状態

実施形式

eラーニング

コース概要

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【実践編】キカガクが提供する機械学習の研修

続いて、基礎編での知識を前提として、実践レベルの内容を扱う研修をご紹介します。

機械学習実践コース

コース概要

豊富な演習を通して機械学習を用いたデータ分析力と実装力を身につける講座です。
データ前処理、モデル精度向上、評価指標など、統計・データ分析の基礎を演習を通じて習得します。

研修の到達点

• データ分析の基礎と機械学習の実装方法を習得できている状態
• ケースに応じた手法を選択し、評価指標を用いて判断できている状態
• データから課題を見出し、解決するためのアプローチを自身で考えられている状態

実施形式

• eラーニング
• 集合研修（オンライン/オフライン）

コース概要

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ディープラーニングハンズオンコース

コース概要

3 日間で機械学習・ディープラーニング（画像処理・⾃然⾔語処理）の理論と実装を習得できるコースです。
⽇本マイクロソフト共同開催で E資格合格のための ”資格対策動画・事前確認テスト” がセットになっています。

研修の到達点

• 深層学習の仕組みを理解し、実務での活用方法がイメージできる状態
• 深層学習を使用した画像・⾃然⾔語処理と AI モデル構築を実装できる状態
• AI モデルの精度向上に向けた試行錯誤の方法を理解し、実装できる状態

実施形式

• eラーニング
• 集合研修（オンライン/オフライン）

コース概要

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データサイエンス実践コース

コース概要

豊富な演習形式のデータ分析を通して、統計・数理の基礎知識、データ加工・可視化、解釈・レポーティングを学ぶ講座です。

研修の到達点

• 目的に合わせてデータ加工・可視化を行うことができる状態
• 探索的データ分析を通して課題を発見し、適切なデータ分析、仮説の検証、理論の反証ができる状態
• 分析結果を正しく解釈し、レポートとしてまとめることができる状態

実施形式

• eラーニング
• 集合研修（オンライン/オフライン）

コース概要

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データエンジニアリング実践コース

コース概要

【Microsoft Fabric 対応】ビッグデータの活用を見据え、データの収集・大規模処理・蓄積・機械学習モデルの運用についてクラウドを用いて学ぶ講座です。

研修の到達点

• データの取得からデータ分析までビッグデータアーキテクチャの設計、提案・実装ができる状態
• データの種類に合わせて、データを活用可能な状態にできる状態
• クラウド を用いた一連の実装を通して、アーキテクチャ設計の要点を抑えている状態

実施形式

• 集合研修（オンライン/オフライン）

コース概要

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データサイエンス応用コース

コース概要

データ分析に必要な統計・数理の応用的な手法を体系的に学ぶコースです。
データサイエンス協会スキルチェックシート・データ分析パートの独り立ちレベル技術の 6 割以上をカバーしたコースになります。

研修の到達点

• 高度な統計的手法を理解し、実際に分析を行うことができる状態
• 各自の所有するデータに適切な手法を選択することができる状態

実施形式

• 集合研修（オンライン/オフライン）

コース概要

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機械学習モデル自動運用コース（モデル開発自動化 & デプロイコース）

コース概要

クラウドを用いてローコードで機械学習モデルの作成から運用の流れを掴むコースです。
機械学習モデルの実用化で注意すべき点も学ぶことが出来ます。

研修の到達点

• 機械学習モデルの運用で注意すべき点が理解できている状態
• 機械学習の実装から運用まで一貫した流れを掴んでいる状態

実施形式

• 集合研修（オンライン/オフライン）

コース概要

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また、上記以外にも、基礎編・入門編の研修をご用意しております。

さらに、実践編以上の応用レベルの研修もご用意しております。
応用編では、技術レベルが高いものから、実務での活用を見越した PBL 研修をご提供しております。

まとめ

最後までお読みいただきありがとうございました。

本記事ではキカガクがご提供している機械学習の研修についてご紹介しました。
各コースの詳細やその他研修については下記の資料にてご紹介しております。もし機械学習の研修をお探しの方はご参考にしていただけますと幸いです。