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:724007@techplay.jp SUMMARY:Python機械学習入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190321T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190321T130000 DTSTAMP:20260406T101136Z CREATED:20190316T210759Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72400 7?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nPython機械学 習入門\n概要\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scik it-learn（sklearn）の習得をハンズオン形式で行います。\ 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、sklearn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※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※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 講座を通じて得られること\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\,lasso）\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、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る 。\n講座一覧のフローチャート\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 カリキュラム\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※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事前準備\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※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こんな人 にオススメ\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講師\n石丸亮\n京都大 学卒業　現在はデータサイエンティスト兼機械学習コ ンサルタントとして、海外のデータサイエンティスト と協働で、発電所の最適化プロジェクトに従事\n\n\n\n 持ち物\n・Python3の実行環境と必要ライブラリ（pandas\,sk learn\,matplotlib）をインストール済みのPC\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「jupyt er 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会場\n東京都台 東区台東１丁目11番4号 誠心Oビル 3階\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領収書について\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【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【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受付・入場時間\n開始の15分前から \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お問い合わせ\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お申し込みにあたっての注意事項\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全人類がわかる統計学とは\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。 LOCATION:秋葉原駅徒歩5分 台東区台東１丁目11番4号 誠心O ビル3F URL:https://techplay.jp/event/724007?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR