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:724554@techplay.jp SUMMARY:Python機械学習入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190404T150000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190404T180000 DTSTAMP:20260421T091643Z CREATED:20190321T070837Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72455 4?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※本講座は、動画 復習対応講座でございます。受講した翌日から3日間、 動画を公開いたします。聞き逃してしまった箇所の補 填やより深い理解のためにお役立ていただけると幸い です！\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、Pyth on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、Pyt hon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\,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\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\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\n※講座の進行は「j upyter 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渡邊 雅也\n東 京理科大学工学部情報工学科。大学にて金融工学、情 報工学、統計学を専攻。研究室では，金融系時系列デ ータの解析を基にエコノミストのアシスタントを行う 。kaggleなどの機械学習コンペなどにも参加。\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。\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。\n\n【別途領収書 発行が必要な方】\n別途発行手数料として1000円頂きま す。必要な方はinfo@to-kei.netまでご連絡ください。領収 書発行手数料と受講料金を合算した金額で発行いたし ます。\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/724554?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR