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:696235@techplay.jp SUMMARY:Pythonによる機械学習入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181007T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181007T130000 DTSTAMP:20260420T171845Z CREATED:20180912T094429Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69623 5?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カリキュラム\n\n・ファイルの読 み込み、可視化\n・回帰分析・Lasso回帰分析\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・sklear n\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\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/696235?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR