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:721338@techplay.jp SUMMARY:Python機械学習入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190315T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190315T220000 DTSTAMP:20260404T023223Z CREATED:20190225T160945Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72133 8?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吉川武文\n東京大学大学院にて機械学習 を用いた生物データ解析の研究を行う。学部では生物 情報科学を専攻。生物から得られるビッグデータの解 析や生物学における理論のシミュレーション、モデリ ングなどにも精通。東京大学理科二類最高点合格、日 本生物学オリンピック金賞・本選一位などの受賞歴を 持つ。\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・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・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「全額返金」し、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/721338?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR