BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:Python/sklearnを用いた機械学習演習 X-WR-CALNAME:Python/sklearnを用いた機械学習演習 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:669093@techplay.jp SUMMARY:Python/sklearnを用いた機械学習演習 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180430T110000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180430T141500 DTSTAMP:20260406T060511Z CREATED:20180415T101510Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/66909 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nPython/sklearn を用いた機械学習演習\n\n概要\n\nPythonの機械学習ライ ブラリである、scikit-learn（sklearn）の習得をハンズオン 形式で行います。\n\nsklearnはオープンソースの機械学 習ライブラリであり、複雑な処理を簡潔な記述で済ま せられるという点で、高い人気を誇っています。当講 座は、sklearnの基本的な動作を習得していただくために 、回帰・教師あり分類・教師なし分類・次元削減と幅 広く網羅する内容となっています。\n\nまた、ただ概要 を説明するだけではなく、それぞれに演習問題を用意 しており、受講者の方々には実装までを自力でできる ようになって帰っていただくことをゴールとしていま す。\n\n※当講座はPythonの基本的な文法を理解している 方を対象としています。文法に自身のない方は、こち らの講座の受講後に当講座の受講をお勧め致します。\ n\nこの講座で得られること\n\n・sklearnの使い方\n・代表 的な機械学習手法の実装体験（SVM\,Kmeans\,PCA\,lasso）\n・ 数ある機械学習手法をそれぞれどのような場面で使う べきかの理解\n\nカリキュラム\n\n・はじめに\n・ファイ ルの読み込み、可視化\n・回帰（lasso）\n・教師あり分 類（SVM・サポートベクターマシン）\n・教師なし分類 （クラスタリング・K平均法）\n・次元削減（主成分分 析・PCA）\n・総合問題\n\n※それぞれの項目に演習問題 を用意しております。\n※ 当日予告なく時間配分・内 容が変更になる可能性がございます。\n\n事前準備\n\nPy thon3のインストールをお願いいたします。\nまた、以下 のパッケージを当講座では利用しますので、当日まで に動作確認をお願いいたします。\n・pandas\n・sklearn\n・ matplotlib\n\nこんな人にオススメ\n\n・Pythonの基本的な文 法は分かっていて、これから機械学習を始めたい方（ 文法に自信のない方はこちらの講座の受講後に当講座 の受講をお勧め致します。）\n\n・機械学習には色々な 手法があるが、どれをどの場面で使えばいいのかを知 りたい方\n・最短ルート機械学習入門を考えている方\n \n講師\n\nI Sai\n全人類がわかる統計学の管理人。大学に て統計学を専攻。サイトではPython、R、仮説検定、統計 の基礎の記事を中心に担当。現在は、PythonやRを使い、 都内の私立大学医学部で統計解析の助手やDSコンペへ の参加などの活動をしている。また東京工業大学大学 院にて自然言語処理の研究にも従事。\n\nH Kyoda\n東京大 学大学院に在籍。Jaxaと共同研究中。専門は画像解析と 機械学習で、月探査機SELENEによって得られたスペクト ルデータや月面画像データから、極域における水の有 無について調べている。\n\n\n持ち物\n\n・Python3の実行 環境をインストール済みのPC\n\n※インストールでお困 りの方はinfo@to-kei.netまでご連絡いただければ、可能な 範囲で対応致します。\n※講座の進行は「jupyter notebook 」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、イン ストールをお勧め致します。\n\n参加費\n\n前払い\n4000 円\n\n※前払いの方で、やむを得ずキャンセルされる場 合は、開催日の3日前までのご連絡に限り、払い戻し手 数料を差し引いた金額を払い戻し致します。以降は払 い戻しをできませんのでご注意ください。\n\n当日現金 払い\n5000円（受付時にお支払いください）\n\n二回目の 参加の方\n無料\n\n※当講座は二回目のご参加に関して は無料で受け付けております。一回受けたが、途中参 加だったために深い理解が出来なかった、もう一度受 けて理解を深めたいという要望にお応えするためのも のです。是非ご利用ください。\n\n領収書について\n\n 前払いの方\nPayPal発行の受領書が領収書となります。\n 受領書ページは、PayPalの支払い完了ページで「印刷用 受領書を見る」をクリックすると表示されます。\n（ 当社よりの重複しての領収書発行は行えません)\n\n当 日払いの方\n受付時に領収書が必要な旨と、メールア ドレスをスタッフまでお申し付けください。領収書を メールにて送付いたします。\n\n受付・入場時間\n\n開 始の15分前から\n\n※できる限り5分前までにお入りくだ さい。\n※途中参加も可能です。\n\nお問い合わせ\n\nイ ベントに関するお問い合わせはinfo@to-kei.netまでご連絡 ください。\n\n注意事項\n\n・リクルーティング、勧誘 、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして、 主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処分 とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来るよう 、ご協力をお願い致します。\n\n全人類がわかる統計学 とは\n\n統計学の学習サイト、全人類がわかる統計学を 運営、管理している団体です。統計学とその関連分野 について、出来るだけわかりやすく多くの人々に届け るということを目指して活動しています。\n LOCATION:渋谷駅徒歩4分 東京都渋谷区神南1-11-5 ダイネス壱 番館503号 URL:https://techplay.jp/event/669093?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR