BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【実用レベルのモデルの作り方を学べる！】Py thon機械学習徹底演習 X-WR-CALNAME:【実用レベルのモデルの作り方を学べる！】Py thon機械学習徹底演習 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:679420@techplay.jp SUMMARY:【実用レベルのモデルの作り方を学べる！】Python 機械学習徹底演習 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180707T103000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180707T134500 DTSTAMP:20260420T165422Z CREATED:20180613T021758Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/67942 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【実用レベ ルのモデルの作り方を学べる！】Python機械学習徹底演 習\n\n概要\n\nハンズオンで実用的な機械学習モデルを 構築する一連の流れを体験していただきます。当日は 演習形式で、回帰問題と分類問題の両方において、最 終的に実用レベルのモデルを作ります！\n\n当講座の想 定受講者は、機械学習について「概要は大体わかった ので、実用レベルのモデルを作りたい」という方です 。機械学習に関する基礎知識に不安のある方は、Python による機械学習入門を受講してからの参加をお勧めい たします。\n\nレベル感としては以下に記載する講座を 受講された方、受講はしていないが内容がある程度わ かる方が対象です。\n\n・Python入門講座\n・Pythonデータ 分析入門\n・Pythonによる機械学習入門\n\n講座を通じて 得られること\n\n・機械学習で実用レベルのモデルを構 築するまでの一連の流れの理解\n\n内容\n\n\n導入(ゴー ルの共有と基本事項の確認)\nモデルの評価方法(回帰と 分類) \nハイパーパラメーターのチューニング\n実用的 な回帰モデルの作成(多項式回帰)\n実用的な分類モデル の作成(ランダムフォレスト)\n総合問題演習\n\n\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・機械学習の概要は分かって来たので、 実用レベルのモデル構築に挑戦したい方\n・Pythonを用 いた機械学習に不慣れなので、演習を通じて慣れて行 きたい方\n・最短ルートで機械学習入門をしたい方\n\n 講師\n\n崔 一鳴\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\n經田 原弘\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 金額を返金いたします。それ以降は返金には応じ兼ね ますのでご了承ください。\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\n決済 処理後にPaypalから送付されるメール内容、またはPaypal の取引履歴から該当項目を確認の上、「詳細」をご覧 ください。それらが領収書の代わりとなります。また 、クレジットカード会社発行の利用明細書も領収書と してご利用いただけます。（当社より重複しての領収 書発行は行えません)\n\n当日払いの方\n講座後のアンケ ートにて、「領収書が必要」にチェックを入れるよう にお願いいたします。領収書をメールにて送付させて いただきます。\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・講座内で扱うコンテンツは全て「全人 類がわかる統計学」に帰属しています。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 東京都渋谷区鶯谷町5-7 第２ヴィラ 青山 302 URL:https://techplay.jp/event/679420?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR