BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:Python機械学習入門 X-WR-CALNAME:Python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:705699@techplay.jp SUMMARY:Python機械学習入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181124T180000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181124T210000 DTSTAMP:20260421T104530Z CREATED:20181030T041547Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/70569 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nPython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、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\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\,las so）\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、sk learn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講座一覧のフローチャート\n\nどの講座か ら受講したら良いのかわからないというような方は、 下記のフローチャートを参考にしていただければと思 います。\n\n\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\nPytho n3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・mat plotlib\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\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/705699?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR