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:673357@techplay.jp SUMMARY:Python/sklearnを用いた機械学習演習 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180526T163000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180526T194500 DTSTAMP:20260419T144258Z CREATED:20180511T114327Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/67335 7?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。受講後は、手元にあるデータに対してsklearnを用い た適切な機械学習アプローチが取れるようになります 。\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、Python入 門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・手元にあるデータに対して、sklearnを用 いた適切な機械学習アプローチが取れるようになる。\ 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\nPython3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 ※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・最短ルートで機械学習入門をしたい方\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。専門は画像処理と機械学習で、Jaxaにて 機械学習的なアプローチでの宇宙開発の研究に携わる 。現在は、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 境と必要ライブラリ（pandas\,sklearn\,matplotlib）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\nPay Pal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※なるべく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5分 東京都渋谷区南平台町2-6 南平台ヒ ルス303 URL:https://techplay.jp/event/673357?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR