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:712513@techplay.jp SUMMARY:Python機械学習入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190106T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190106T170000 DTSTAMP:20260420T151634Z CREATED:20181218T143459Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/71251 3?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励驍彦\n早稲田大学大学院経済学部を修 了。現在は、データ分析と機械学習のスキルを用いて 、各業界のビジネス的な課題を洗い出し、解決するた めのモデルの開発及び実装に携わっている。\n\n\n持ち 物\n\n・Python3の実行環境と必要ライブラリ（pandas\,sklear n\,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【Stripeで事 前決済の方】\nクレジットカード会社が発行する明細 を領収書の代わりとしてご利用ください。当社より重 複しての領収書発行は行なっておりません。\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【Paypal 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/712513?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR