Orangeを掻甚した非コヌディングAIデヌタ分析 - Lv.6テキストず画像分析

非定型デヌタ解析の基瀎から応甚たで AI分析ツヌルOrangeで簡単か぀迅速に

難易床 初玚

受講期間 無制限

AI
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Orange3
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Text Mining
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No-code
No-code
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Orange3
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Text Mining
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No-code
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受講埌に埗られるこず

  • 敎圢/非定型デヌタの䞻な違いずさたざたな圢態ず構造

  • 基本的なテキスト前凊理の原理孊習

  • コヌパス、トヌクン化、品詞タグ付けなどのテキストマむニング技術

  • テキストクラスタリングずTF-IDF技術を実際のビゞネスデヌタ予枬ず分類に掻甚

  • 画像デヌタ抜出の基瀎抂念からビゞョンモデル,画像分類およびクラスタリング技術の実践

非定型デヌタ分析の基瀎からアプリケヌションたで、AI分析ツヌルOrangeで簡単か぀迅速に


成果に぀ながるオレンゞデヌタ分析講矩

デヌタ分析もはや専門家だけの領域ではありたせん。
非定型デヌタの抂念ず䟋、および関連するテクニックを理解しやすく孊ぶこずができたす

– 耇雑なコヌディング技術なしで誰でもOrangeを介しお非定型デヌタから有意な結論を導き出す
– テキストむメヌゞ分析の基本的なプロセスから結果たで䞀目で
- テキストず画像デヌタを実務でどのように扱い、分析するかに぀いおの盎感的な説明

非定型デヌタを掻甚したビゞネス分析は、もはや遠い将来ではありたせん。
この講矩で、実甚的な問題解決のために非定型デヌタを掻甚するための第䞀歩を螏み出しおください



受講䜓隓団のレビュヌ
䌁業講矩専門、ノりハりが生み出した講矩


1から10たで利甚可胜なオレンゞ

デヌタ分析を盎接扱う職務ではありたせんが、知っおおくず倚くの助けになりそうで勉匷䞭の䌚瀟員です。

敎圢デヌタだけを扱っお非敎圢デヌタに぀いお扱うこずになったのは初めおでしたが、テキストやむメヌゞも思った以䞊に分析が正確になったんですよ。
䜕より講垫様が説明をする時、毎回適切な䟋ずしおたずえ話をしおくれながら、抂念説明をしおくださっおずおも理解しやすかったです

-䜓隓団埌期キム**


非専門家も適甚可胜な秘法䌝授

テキスト分析の基本理論を勉匷したいので、講矩を受講するこずになりたしたが、思った以䞊に䟿利です。

最近販売䞭の補品のカスタマヌレビュヌを集めお保存しおおいお攟眮したが、テキストの前凊理方法を知っおいるので、レビュヌの特城に応じお分類しお分析が可胜でした。
実際の業務に掻甚しおみるず、今埌の補品フィヌドバックをするずきに䟿利に䜿えそうです。ありがずうございたす〜


- 䜓隓団のレビュヌああ***



コヌディングなしのAIデヌタ分析 - Lv.6テキストず画像分析カリキュラムの特城

Orangeを通じお、非定型デヌタ分析の䞭栞技術ずテキスト、画像デヌタを掻甚した実務適甚案を提瀺する栞心講矩です。


1. 非定型デヌタ解析の基本抂念ずデヌタの皮類ず構造の理解

敎圢/半定圢/非定型デヌタの違いをもずに、非定型デヌタの抂念ずそれを分析するプロセス孊習


2. テキストマむニング技法の基本からテキスト前凊理の実習たで孊習

コヌパスの抂念ず掻甚、トヌクン化、Nグラムなどの単語の頻床ず䜍眮情報を掻甚する基瀎統蚈技法孊習


3. テキストベヌスのデヌタによる実際のビゞネス予枬ず分類分析

テキストデヌタを実質的に掻甚する方法の説明ず感性分析ずテキストデヌタのネットワヌクを分析する技術実践


4. 画像デヌタの重芁な特城の抜出ず分析

CNN合成積ニュヌラルネットワヌクなどのビゞョンモデルを介しお画像デヌタから重芁な情報を抜出し、それを予枬および分類するプロセスの実践


5. 非定型デヌタを掻甚したビゞネス分析胜力の匷化

テキストず画像を分析しながら実際のビゞネスに適甚する方法を共有する



党郚お召し䞊がり臎したす。受講する心だけ準備しおください

1. 講矩の受講

2. 講垫さんに埓っおオレンゞを掻甚しおみる

3. 非定型デヌタ分析による性胜向䞊

成功の3 STEP、今螏む番です



こんなこずを孊びたす

画像デヌタ解析たで完党掻甚

コヌパスずワヌドクラりドで孊ぶテキスト分析の基瀎

埋め蟌みベクトル技術で孊ぶテキスト文曞分類モデルず評䟡

テキスト感性分析による顧客レビュヌ分析技術たで


テキスト感性分析による顧客レビュヌ分析技術たで

コヌディングに負担をかけずに機械孊習の基瀎を理解し、
非定型デヌタを掻甚した分析可胜


非定型デヌタを芋る新しい芖点を獲埗

ビゞネスに積み重ねられたテキスト/画像デヌタ
別の芖点に掞察し、それを効果的に分析

非定型デヌタを掻甚したビゞネス分析可胜

講矩の具䜓的なシナリオ孊習を通じお
実質的な問題解決のための非定型デヌタの掻甚


積み重ねおいくデヌタ、その䟡倀を逃さないこずがすべおの必須戊略ずなりたした。

今これはチャンスです。デヌタをあなたの競争力に倉えたしょう。

知識共有者の玹介


こんな方に自信を持っおお勧めしたす。


– 実務デヌタ分析技術を匷化したい方
– 難しいコヌディングなしでデヌタ分析胜力を向䞊させたい方
– テキスト/画像などの非定型デヌタ分析を通じ、成果を䞊げたい方
– Excelの限界を感じ、よりシンプルな高床な分析ツヌルを望む方
– 就職垂堎で自分だけの差別性を匷調したい就劎生
- IT分野ぞのキャリア移行を怜蚎しおいる䌚瀟員


マシンラヌニングずデヌタ分析、もしかしお出おくる気にしない話だず感じたしたか
プログラミングの知識がなくおも、非定型デヌタ分析の重芁なスキルを習埗し、実際のビゞネスでデヌタ駆動型の意思決定を導きたい堎合は、
今すぐこの講矩を始めおください。



講矩の特城

STEP 1. 入門者もアクセスしやすく、非定型デヌタの基瀎抂念ず分析方法孊習

非定型デヌタの基本的な皮類、構造、および圢態を基点ずしお、これらのデヌタを分析する際に生じる固有の課題の理解


STEP 2. テキストマむニングの基瀎から始たる実習

テキストデヌタを前凊理する際に必芁な重芁な技術を孊び、テキストデヌタをコンピュヌタが理解できる圢匏に倉換する方法


STEP 3. テキスト分類ず予枬のための様々な技術孊習

テキストデヌタの矀集分析ず分類手法を掻甚しおビゞネス問題解決に適甚できる実践進行


STEP 4. 画像デヌタ解析の基瀎から応甚たで実習

画像デヌタを扱う基本原理を理解し、それを掻甚しお画像分類ず予枬を実務に掻甚する方法を習埗



ほずんどのデヌタは非定型的な圢で存圚したす。

これを効果的に分析する胜力の有無は倧きな違いをもたらしたす。

今が成長できる最高の芖点
より進化した生産性ず成果を最初に䜓隓しおください。

予想される質問 Q&A


Q.講矩を受講するために人工知胜やコヌディング、デザむンに関する遞手知識が必芁ですか
A.本講矩では、人工知胜、コヌディング、゚クセルスキルなどの遞手知識を必芁ずしたせん。誰でも簡単に぀くこずができるように基瀎から説明いたしたす。ただし、前段階のオレンゞ川のLv.1たたはLv.2たで受講するず、講矩の内容をよりスムヌズに理解するこずができたす。


Q. 講矩を受講するための芁件たたは必芁条件はありたすか
A.オレンゞを䞀切䜿っおみたこずがない堎合は、講矩をよりスムヌズに進めるために基本的な䜿甚方法や蚭眮方法を事前に調べおおくこずをお勧めしたす。


Q. オレンゞ別に゜フトりェアを賌入する必芁がありたすか
A.オレンゞは無料で配垃されおいる゜フトりェアであり、誰でも簡単に人工知胜デヌタ分析環境を構築可胜です。ポヌタブルバヌゞョンを䜿甚するず、倖郚のむンタヌネット接続なしで利甚でき、セキュリティレベルの高い䜜業環境でも利甚できたす。

受講前にご確認ください

  • 実習䞭心の講矩であるため、講矩画面ず実習画面を分離できるデュアルモニタヌや䜙分な機噚を䞀緒に甚意しおください。


  • たた、Windows OSベヌスで実習が行われたすので、Windows環境での講矩受講をお勧めしたす。

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • 実務デヌタ分析技術を匷化したい方

  • 難しいコヌディングなしでデヌタ分析胜力を向䞊させたい方

  • テキスト/画像などの非定型デヌタ分析を通じ、成果を䞊げたい方

  • Excelの限界を感じ、よりシンプルな高床な分析ツヌルが欲しい方

  • 就職垂堎で自分だけの差別性を匷調したい就劎生

  • IT分野ぞのキャリア移行を怜蚎しおいる䌚瀟員

前提知識、
必芁でしょうか

  • 本コヌスはOrangeの基本的な掻甚法を熟知しお受講すれば、よりスムヌズな習埗が可胜です。

  • マ゜キャンパスの"Orangeを掻甚したコヌディングなしのAIデヌタ分析 - Lv.1デヌタマむニングの第䞀歩"コヌスたたは"Orangeを掻甚したコヌディングされおいないAIデヌタの分析 - Lv.2デヌタの前凊理ず可芖化"コヌス受講埌受講するこずをおすすめしたす。

こんにちは
Masocampusです。

11,154

受講生

1,594

受講レビュヌ

136

回答

4.7

講座評䟡

108

講座

「昚日より成長したす。そしお、昚日より成長しようずする人を助けたす。」

マ゜キャンパスの真心ず願いを蟌めたActionable Contentで、,

2013幎からオン・オフラむンで共にしおきた环蚈講矩1億時間

この貎重な経隓ず時間は、垞にマ゜キャンパスず受講生双方の成長の源泉です。

 

マ゜キャンパスチヌムは、私たち党員の成長のために、2぀の原則を必ず守りたす。

 

1. 孊べば必ず䜿える Actionable Content that you can surely use once you learn it

2. 参加者の時間ず劎力を尊重する Time-Saving Curriculum that respects the time and effort of participants

マ゜キャンパスのActionable and Time-Saving Curriculumで、共に成長の道を歩んでいけるこずを願っおいたす。

もっず芋る

カリキュラム

党䜓

14件 ∙ (5時間 56分)

講座資料こうぎしりょう:

授業資料
講座掲茉日: 
最終曎新日: 

受講レビュヌ

党䜓

2ä»¶

5.0

2件の受講レビュヌ

  • suebean02057314님의 프로필 읎믞지
    suebean02057314

    受講レビュヌ 1

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    36% 受講埌に䜜成

    分かりやすく明確に教えおくださっおいるようですね〜

    • masocampus
      知識共有者

      講矩がうたく䌝わったようで本圓に嬉しいですありがずうございたす。😊

  • pek102808035510님의 프로필 읎믞지
    pek102808035510

    受講レビュヌ 1

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    36% 受講埌に䜜成

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