Viscoveryトレーニング基礎コース

対象：Viscoveryを用いたSOMデータマイニングを新たに始められるユーザー様
所要時間：約3時間
実施場所：マインドウエア総研内（岡山）とお客様の施設内のいずれでも可能です。マインドウエア総研で実施する場合は、最大４名様までご参加頂けます。お客様の施設内で実施する場合は何人でもご参加頂けます。全国どこへでも伺います。費用はお問い合わせください。

内容：

統計の基礎からSOMデータ・マイニングの考え方、基本的な作業方法を説明します。

１．準備（散布図、相関、主成分分析、回帰、交互作用、非線形モデルなどの概念）
２．自己組織化マップとは
（１）コホネンの動物マップ
（２）逐次型SOM
（３）K-means
（４）バッチ型SOM
（５）ノードの初期値
３．クラスタリングとクラス分類
（１）醜いアヒルの仔の定理
（２）クラスタリングとクラス分類の使い方
（３）非階層型クラスタリングと階層型クラスタリング
（４）大規模データの階層型クラスタリング
（５）位相（トポロジー）を考慮したクラスタリング
４．SOMデータマイニング手法
（１）SOMのマップの意味するもの
（２）変数間の従属性
（３）変数のスケーリング、重みづけ、選択
（４）プロファイル分析
（５）セグメンテーションの定義
（６）モデルの適用（連想・想起）
５．実践的なデータマイニング・プロジェクト（必要に応じて）
（１）問題の理解・定義、データの理解、データ準備
（２）モデリングの繰り返し、評価、モデルの選択
（３）モデリング手法を組み合わせたより高度なモデル作成
（４）モデルの展開

講師からのメッセージ：

自己組織化マップ（SOM: Self-Organizing Maps）は、80年代初頭にヘルシンキ工科大学のKohonen先生が考案した人工ニューラルネットワークの一種ですが、ここに紹介するViscovery技術は、90年代に世界に先駆けて開発された世界で最も優秀なSOMデータマイニング技術です。広く出版されているデータマイニングの解説書でのSOMの解説は、30年前の知識に基づいた説明がされており、データマイニングの説明としてはまったく適切ではありません。Viscoveryは、SOMの統計的応用のための改良版であるバッチ学習アルゴリズムをさらに改良して、統計学の枠組みの中でSOMを再構築したもので、従来の統計学とまったく矛盾なしに、かつ、テラバイト級のビッグデータ、数千次元の超多次元データ、非線形モデリングという新しい領域への拡張を成功させました。この技術を持っているのは、世界広しといえどもViscovery社だけです。

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