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:692053@techplay.jp SUMMARY:Pythonによる機械学習入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180901T103000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180901T144500 DTSTAMP:20260503T173005Z CREATED:20180822T060502Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69205 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nPythonによる 機械学習入門\n概要\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。\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、skle arn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※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※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内容\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※ 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講座を通じて得られること\n・sklearnの使 い方\n・代表的な機械学習手法の実装体験（SVM\,Kmeans\,P CA\,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事前準備\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※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こんな 人にオススメ\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講師\n大川遥平\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 。サイトでは確率分布の記事やサイトデザインを中心 に担当。現在は、Web制作やPythonを用いたSEO対策用Webア プリケーションを構築するなどの活動をしている。ま た筑波大学大学院にて、自然言語処理の研究にも従事 。\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、J axa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\n持ち物\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※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参加費\n前払い\n4000円\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当日現金払い\n5000円（受付時にお支 払いください）\n2回目の参加の方\n無料\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 ※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領収書について\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Payp al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受付・入場時間\n開始の15分前から\ 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お問い合わせ\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お申し込 みにあたっての注意事項\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全人類がわかる統計学 とは\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。 LOCATION:心斎橋駅徒歩1分 大阪府大阪市中央区南船場3-11-8 ホリビル４階 URL:https://techplay.jp/event/692053?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR