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:681283@techplay.jp SUMMARY:Pythonによる機械学習入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180729T150000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180729T181500 DTSTAMP:20260421T065626Z CREATED:20180624T105815Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68128 3?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※機械学習の前 処理について習得したい方は、Pythonデータ分析入門を 合わせて受講していただけると、より深い理解につな がります。\n\n内容\n\n・導入\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講座を通じて得られること\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\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\n2回目の参加の方\n無料\n\n ※当講座は2回目のご参加に関しては無料で受け付けて おります。1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※2回目の参加は一度同じ講座に出席され た方に限定させていただきます。\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お申し込みにあたっての注意事項\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。（感想などは問題ございません ）\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/681283?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR