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SUMMARY:Pythonによる勾配ブースティング【入門編】
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/71971
 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nPythonによる
 勾配ブースティング【入門編】\n\n概要\n\n本講座では
 、勾配ブースティングの理論入門、Pythonによる実践を
 行います。\n対象者は「データ分析において、最新の
 アルゴリズムを使いたい。より強力なモデルを理解、
 活用したい」方です。\n\n勾配ブースティングは、現在
 データ分析コンペなどでも非常に多用される、最新の
 モデルです。講座内では他の決定木系アルゴリズムで
 ある、ランダムフォレストやアダブーストと比較しな
 がら、その利点を解説します。\n\nPythonによるコード実
 践もすることで、実際のデータ分析で活きるスキルを
 身につけることができます。\n\n【本講座の内容をしっ
 かり理解するための条件】\n必須条件\n・Pythonの基本文
 法への理解（if文，for文，関数など）\n\n推奨条件\n・
 機械学習をPythonで行なった経験がある．\n\n※当日はハ
 ンズオン形式で進めていきますので，Python3をインスト
 ールしたPCをご持参ください．また講座はJupyter notebook
 を用いて進行しますのでこちらもインストールを推奨
 いたします．\n\nこの講座で得られること\n\n・決定木
 系モデルの概要把握\n・アンサンブル学習、勾配ブー
 スティングの理解\n・実践的なデータ分析スキル\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・決定木とは\n・アンサンブル学習\n
 ・ランダムフォレスト\n・アダブースト\n・勾配ブース
 ティング\n・他モデルとの比較\n\n※当日予告なく内容
 が変更になる可能性がございます。\n\nこんな人にオス
 スメ\n\n・アンサンブル学習・勾配ブースティングを理
 解，実装できるようになりたい方\n・実践的なデータ
 分析スキルを身に付けたい方\n\n事前準備・持ち物\n\nPy
 thon3をインストールしたPCの持参をお願いいたします．
 \n\nまた以下のライブラリをインストールするようにお
 願いいたします。\n・numpy\n・pandas\n・matplotlib\n・sklearn\
 n\nまた，講義はJupyter Notebookを用いて行いますので，イ
 ンストール頂いたほうがスムーズに講座を受けること
 が可能です．\n\n講師\n\n柳浜万里\n京都大学大学院にて
 、世界初のモデルとなる機械学習を用いた地震予測手
 法の開発に従事。kaggle(データ分析コンペ)にてメダル
 獲得経験あり。また会社で深層学習を応用したプロジ
 ェクトにも携わりつつ、法人研修の講師なども積極的
 に行う。\n\n\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P
 aypal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・メールでの
 お問い合わせは、info@to-kei.net　までご連絡ください。\
 n・こちらで⇨LINE＠からもお問い合わせいただけます
 。（推奨）\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・最小遂行人
 数は「3名」です。開催日の前日までにこの人数に達し
 ない場合は中止となります。ただし、複数の媒体で募
 集を行っているので、本サイトの申込者数が最小遂行
 人数に達しない場合でも開催になる場合がございます
 。もし、中止が決定した場合はその時点で登録してい
 るメールアドレスにご連絡させていただきます。\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/719713?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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