BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【初心者向け】Pythonによる機械学習入門 X-WR-CALNAME:【初心者向け】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:693632@techplay.jp SUMMARY:【初心者向け】Pythonによる機械学習入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180909T150000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180909T180000 DTSTAMP:20260409T082432Z CREATED:20180830T101401Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69363 2?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\ n持ち物\n・Python3の実行環境と必要ライブラリ（pandas\,s klearn\,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「jupyt er 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会場\n東京都台 東区台東１丁目11番4号 誠心Oビル 3階\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・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: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/693632?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR