BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【実用レベルのモデルの作り方を学べる！】Py thon機械学習徹底演習 X-WR-CALNAME:【実用レベルのモデルの作り方を学べる！】Py thon機械学習徹底演習 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:705701@techplay.jp SUMMARY:【実用レベルのモデルの作り方を学べる！】Python 機械学習徹底演習 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181125T093000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181125T133000 DTSTAMP:20260420T004249Z CREATED:20181030T042156Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/70570 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【実用レベ ルのモデルの作り方を学べる！】Python機械学習徹底演 習\n\n概要\n\nハンズオンで実用的な機械学習モデルを 構築する一連の流れを体験していただきます。当日は 演習形式で、回帰問題と分類問題の両方において、最 終的に実用レベルのモデルを作ります！\n\n当講座の想 定受講者は、機械学習について「概要は大体わかった ので、実用レベルのモデルを作りたい」という方です 。機械学習に関する基礎知識に不安のある方は、Python による機械学習入門を受講してからの参加をお勧めい たします。\n\nレベル感としては以下に記載する講座を 受講された方、受講はしていないが内容がある程度わ かる方が対象です。\n\n・Python入門講座\n・Pythonデータ 分析入門\n・Pythonによる機械学習入門\n\n講座を通じて 得られること\n\n・機械学習で実用レベルのモデルを構 築するまでの一連の流れの理解\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内容\n\n\n導入(ゴー ルの共有と基本事項の確認)\nモデルの評価方法(回帰と 分類) \nハイパーパラメーターのチューニング\n実用的 な回帰モデルの作成(多項式回帰)\n実用的な分類モデル の作成(ランダムフォレスト)\n総合問題演習\n\n\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・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・機械学習の概要は分かって来たので、 実用レベルのモデル構築に挑戦したい方\n・Pythonを用 いた機械学習に不慣れなので、演習を通じて慣れて行 きたい方\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\n5000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二回目の参加の方\n無料\n\n※当講座は二 回目のご参加に関しては無料で受け付けております。 一回受けたが、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。\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/705701?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR