BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:Pythonによる機械学習入門 X-WR-CALNAME:Pythonによる機械学習入門 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:676078@techplay.jp SUMMARY:Pythonによる機械学習入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180617T153000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180617T184500 DTSTAMP:20260420T084513Z CREATED:20180526T133325Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/67607 8?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nPythonによる 機械学習入門\n\n概要\n\nPythonによる機械学習入門講座 を実施いたします！入門として、機械学習のライブラ 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、様々な機械学習手法を簡潔な記述実装 できるという点で、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に加えて、機械学習の 手法の全体像を掴んでいただくために、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「j upyter 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S ELENE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\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※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-k ei.netまでご連絡ください。\n\n注意事項\n\n・当講座は 『Python/skelearnによる機械学習演習』の講座名を変更し たものであり、以前受講された方は内容がほぼ同じで あるため、2回目の参加枠からお申し込みください。\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・講義コンテンツは全て「全人類がわかる統計学 」に帰属していますので、複製はご遠慮ください。\n ・個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮くだ さい。\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/676078?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR