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:692842@techplay.jp SUMMARY:Pythonによる機械学習入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180909T150000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180909T180000 DTSTAMP:20260409T065724Z CREATED:20180827T041632Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69284 2?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亀田健司\n北海道大学院卒業後に大手家電メー カーで研究職として就職しロボット・画像技術などの 研究を進め、その後独立。現在はフリーランスの技術 者として各種開発プロジェクトに参画し、コンサルテ ィング業務をこなすと同時に、IT・プログラミング教 育にも従事。現在は、機械学習などの企業研修や、教 材の作成・監修を行っている。各種学校や企業の新人 研修なども積極的に行っている。\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\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会場\n\n東京都台東区台東１丁目11 番4号 誠心Oビル 3階\n\nアクセス\n秋葉原駅より徒歩5分\ nJR線をご利用の方は昭和通り改札、東京メトロ日比谷 線をご利用の方は1番出口が最も近くなっております。 \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・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:秋葉原駅徒歩5分 東京都台東区台東１丁目11番4号 誠心Oビル 3階 URL:https://techplay.jp/event/692842?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR