forests)を網羅的に学べます。forestsの理論的な性質や、結果の解釈の方法について1歩踏み込んだ内容を学べます。医学・疫学、マーケティングなど幅広い分野で注目を集めており、近年様々な書籍が出版されています。牽引され、高い注目が集まっています。仕組みや、応用をする上で気をつけるべき点について丁寧に説明します。ランダムフォレストは分類や回帰に広く利用される機械学習アルゴリズムですが、比較的頑健性が高く、また高次元データの適用が可能である点などで、条件付因果効果の推定との相性が良い手法です。forestを理解する上で必要となる知識である、決定木とランダムフォレストについて説明を行います。treeを説明します。forestについて理論と実践の両面から説明を行います。条件付き因果効果を推定しているのか、推定した結果をどのように扱えば良いのかについて理解するためには、理論的な側面からの理解が必要です。ランダムフォレストを支える理論の枠組みについてまとまっている書籍などは少なく、理論的な背景も複雑なため、独習するにはハードルが高いのが現状です。本セミナーの特徴は、大きく3つです。forestの基礎から最新の理論までを(複雑な議論を抜きに)直感的に、網羅して理解できる。forestを使用する利点と、ランダムフォレストに由来する手法としての弱点が理解できる。forestのシミュレーションを通して、理論とプログラムの出力結果の関係性を理解できる。forestの実務への活かし方を紹介します。例としてマーケティングを取り上げますが、医学・疫学への応用においても有用な内容となっております。11,000ベーシックプランお支払いから1ヶ月間、いつでもどこでも受講できます。※講義動画のダウンロードはできません。本画面上部の「受講申込はこちら(外部サイトへ遷移します)」をクリックしてください。EDRIGHTというアーカイブセミナー受講プラットフォームに遷移しますので、お支払いをお願いいたします。お支払い完了後、すぐにセミナーを受講していただけます。万が一、セミナーの資料や動画が異なる、動画や資料が閲覧できないなどの不備がございましたら、運営へお問い合わせください。