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:722165@techplay.jp SUMMARY:Python機械学習入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190331T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190331T220000 DTSTAMP:20260403T224557Z CREATED:20190303T143322Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72216 5?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稲沢将太\n東京大学大学院にて人間環境 学を専攻。心理学系の研究に従事。統計学や深層学習 系の講座を主に担当する。\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i nfo@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/722165?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR