BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:データサイエンス講義Part5 X-WR-CALNAME:データサイエンス講義Part5 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:603699@techplay.jp SUMMARY:データサイエンス講義Part5 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20161022T093000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20161022T123000 DTSTAMP:20260407T192834Z CREATED:20161020T020019Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/60369 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【10月22日( 土)データ解析講習会Part5@新大久保】\n【内容】\n・最 近データサイエンスのコンテストで威力を発揮してい るxgboost(Extreme Gradient Boosting)を用いて、kaggleのコンテス トのお題を解く例を示す。\n・230種類もの機械学習の モデルを統一的に扱うことができる、caretパッケージ を用いて、パラメータチューリングやモデル間比較を 行う(Ridge回帰\, Lasso回帰\, Elasticnet\,\,\,)。http://topepo.gith ub.io/caret/index.html\n・最近公開された、厚労省のレセプ トデータ(全国の病院での診療や薬剤データ)の解析例 を示す。http://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000139390.ht ml\n※言語はRです。\n\n【目的】\n・よく使う機械学習 の手法の理解。\n・パラメータチューリングの理解。 \ n・実際によくあるExcel形式のデータをどう加工すれば よいかの理解。\n\n【日時】2016年10月22日(日)午前9:30－1 2:30\n\n【会場】ソレイユ新宿(http://ameblo.jp/soleil-sinjuku/)\ n住所：新宿区百人町1-18-10太陽堂ビル7階\nアクセス： ＪＲ総武線大久保駅北口徒歩1分、ＪＲ山手線新大久保 駅徒歩4分\n\n以下イベント詳細となります。\n\n【タイ ムライン】\n9:20- 開場\n9:30- 9:35 企画紹介と参 加者自己紹介 \n9:35-10:20 xgboostを用いたkaggleコンテスト 出場デモ\n10:20-10:30 休憩\n10:30-11:30 caretパッケージの紹 介と各種機械学習でのパラメータチューリング\n11:30-11 :40 休憩\n11:40-12:00 caretパッケージを用いた機械学習\n1 2:00-12:20 厚労省が公開したレセプトデータの紹介と解 析例紹介\n12:20-12:30 質疑応答\n※あくまでこのタイム ラインは目安です。\n※初めに各参加者の興味分野と 今回参加したモチベーションを一人ひとりお聞きしま す。その内容によって各話題のボリュームや量を調整 しようと思います。\n\n【注意点】\n・基本的にPart1を 受講なさられた方が対象です。基本的なRプログラミン グの説明は飛ばしがちにます。あと可視化についても 同様です。\n\n【Rとは？】\n　オープンソースで無償で ある高機能な統計ソフト。世界中のRユーザが開発した Rプログラム(パッケージ)がCRAN(The Comprehensive R Archive Netw ork)というネットワークにより提供されています。プロ グラミング初心者でも扱いやすく、Referenceが充実して います。Excelと比べデータ可視化のツールのレパート リーが圧倒的に豊富です。R言語によりプログラムを記 述します。\n\n【参加方法】\nDoorkeeperでご登録ください 。\n【定員】\n12名\n【参加費】\n学生　無料\n社会人3000 円\n\n【当日の持ち物・必要なPCのスペック・必要なソ フトウェア】\n※ご自身のノートPCを必ずお持ちくださ い。\n※kaggleでのアカウント作成お願いします。しな くても構いませんが、その場合、実行できない例がい くつかあります。\nhttps://www.kaggle.com/competitions\n\n【Windo wsの方】\nWindows 7以上を推奨　(Xquartzのダウンロードは 不要。Rだけダウンロードインストールお願いします)\n Rを事前にダウンロードしてきてください(RStudioではあ りません)。\nhttps://cran.r-project.org/\nのDownload R 3.3.1 for Wi ndows (62 megabytes\, 32/64 bit)をクリックして、インストー ルを進めてください。(Download R for Windowsをクリック、ba seの文章内のinstall R for the first timeをクリック、Download R 3.3.1 for Windows (70 megabytes\, 32/64 bit)をクリックしてダウ ンロードののち、インストールを行ってください。\n 【Macの方】\nMac OSX(10.6以上推奨)\nRを事前にダウンロー ドしてきてください(RStudioではありません)。\nhttps://cra n.r-project.org/\nDownload R for (Mac) OS Xをクリック、R-3.3.1.pkg をクリックするとダウンロードできます。そののちに インストールしてください。\nXQuartz(Macのみ)が入って いない方いましたら、ダウンロードを事前に行ってく ださい。\nhttps://www.xquartz.org/\nダウンロード後、ユーテ ィリティの中にあるx11をダブルクリックしてからRをで 、コードをご使用ください。\n※Windows環境とMac環境両 方お持ちの場合は、Windowsを推奨します。\n(※当日のパ ソコン貸し出しは行いません。もし動作がうまくいか ない場合、講義を聞くだけになります。その旨ご了承 いただける方のみご参加ください。RはOSだけでなく各 マシンの種類・設定によっても一部動作しない場合が ありますが、それをご理解いただける方のみご参加く ださい)\n【Linuxの方】\nhttps://cran.r-project.org/\nから、Down load R for Linuxをクリック、その後、各々の環境に沿って ダウンロードインストールを行ってください。\n・無 線LAN搭載\n・HDD空き容量2GB以上\n・メモリ4GB以上\n【開 発環境設定】\n当日の運営を円滑に行うため、環境設 定はできるだけご自身で事前に行ってください。\n※R とRパッケージのダウンロード・インストールで生じた マシンのすべての不具合に関して運営側は責任を負い かねます。\n\n【お願い】\n当日、一部でネット環境を 必要とします。会場のWi-Fi回線は混みあうことが予想 されますので，お持ちの方はモバイルルーターなどを ご持参ください(こちらでも用意しています)。\n\n【講 師紹介】\n 鈴木瑞人（東京大学大学院新領域創成科学 研究科　メディカル情報生命専攻　博士課程1年）\n2014 年3月東京大学理学部生物学科卒業\n2016年3月東京大学 大学院新領域創成科学研究科　メディカル情報生命専 攻　修士課程卒業\n\n【お問い合わせ先】\nmachine.learning .r@gmail.com\n\n【今までの講習会の内容】\nPart1: 機械学習 入門とデータ可視化\nPart2: 機械学習の実践と時系列デ ータ解析入門\nPart3: 統計、状態空間モデル、一般化線 形モデル、Pythonでの機械学習入門　\nPart4: Rのデータセ ットを用いた、データ可視化と解析演習\n\n【主催】\n 東京大学機械学習勉強会\n\n【東京大学機械学習勉強会 とは？】\n東大・早稲田・慶応の大学生・大学院生の データ解析力の底上げを図り、また、学生がもつ大学 の知識を一般に還元しようとしている東大生4名で活動 している団体。もうじきHP作って組織拡大する予定。\n 活動内容は上記二つに加え、行政・研究機関などがOpen にしたデータを真っ先に解析し、解析結果を一般に公 開することを予定。 LOCATION:ソレイユ新宿 新宿区百人町1-18-10太陽堂ビル7階 URL:https://techplay.jp/event/603699?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR