BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//https://techplay.jp//JP
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:AI・機械学習ハンズオン  〜実践Kaggle 初級編〜
X-WR-CALNAME:AI・機械学習ハンズオン  〜実践Kaggle 初級編〜
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:735570@techplay.jp
SUMMARY:AI・機械学習ハンズオン  〜実践Kaggle 初級編〜
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190610T193000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190610T220000
DTSTAMP:20260520T004208Z
CREATED:20190604T142052Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73557
 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n本勉強会の
 参加者から銅メダル獲得者がでました！\nkaggleを初め
 て3週間での実績です。これからも多くのメダリストを
 輩出できるように努めていきます。\nどんな人向け？\n
 AI・機械学習を学んでいきたいエンジニアの方、学生
 の方\nどんな内容？\n機械学習を勉強しようと思って本
 を読んだりして学んでも、実際に手を動かそうとする
 と止まってしまう。。\n次に何をしていいかわからな
 い。。\nといったような経験はないでしょうか？\n実際
 、機械学習の勉強に限らず、\nありとあらゆるスキル
 習得において\nこれと似たようなことを経験している
 方も多いはずです。\n例えるなら、\nいくら英語の文章
 を読んでも英会話ができるようにならないのと同じよ
 うなものです。\n目でみるだけのインプットと\n手を動
 かしてアウトプットすることの間には大きな落差があ
 ります。\nこの差を埋めるためには、\n実際に少しづつ
 手を動かすのが一番の近道です。\nそこで、本イベン
 トでは、\nサンプルデータを機械学習を用いて実際に
 分析していくハンズオン形式で進めていきます。\nサ
 ンプルデータや実行環境については、\n「kaggle」とい
 う機械学習技術者のコミュニティサイトのものを利用
 します。\nkaggleを題材にして実際に手を動かしながら
 課題をクリアしていくことで、\n実践的な機械学習の
 スキルを身につけてもらうのが本勉強会の目的です。\
 nkaggleとは\nkaggleとは、データサイエンティストや機械
 学習技術者のコミュニティサイトのことで、\n2017年に
 米Googleに買収されています。\nkaggleでは機械学習を用
 いたデータ分析の腕を競う大会が常に開かれており、\
 n世界中のデータサイエンティスト達がしのぎを削って
 います。\n優勝すると賞金が出るほか、過去の大会の
 データなども公開されているので、\nそれを元に学習
 を進めることができるようになっています。\n講師紹
 介\n村田 秀樹\n2018年6月末に公務員を退職し専業kaggler
 になり、2019年4月kaggleマスターになる。今は2019年内にk
 aggleグランドマスターになることを目指して挑戦中。\n
 2018年4月に出版した「Kaggleのチュートリアル」は累計18
 00部を突破。\nhttps://twitter.com/currypurin\nhttps://note.mu/curryp
 urin\nイベント内容\n「Kaggleのチュートリアル」を教材
 に、付録A〜Fまでをハンズオン形式で進めていきます
 。\n（※なお、講義中は冊子の貸出やプロジェクター
 に内容を映しながら進めるため、冊子の購入は必須で
 はありません。）\n使用言語はpythonになります。\n教材
 の目次は以下の通りです。この内容にそって進めてい
 きます。\nA pandas-profilingでのEDA(ハンズオン)\nA.1 インス
 トール\nA.2 pandas-profilingの使用\nA.2.1 Overview（概要）\nA.2
 .2 Variables （特徴量の情報）\nA.2.3 correlations （相関）\nA
 .2.4 Sample （先頭5行）\nB LightGBMでのタイタニック(ハン
 ズオン)\nB.1 インストール\nB.2 学習\nC Santander Value Predict
 ion Callengeで金メダルを獲得しました（解説）\nC.1 経緯\
 nC.1.1 コンペに参加するにあたっての意気込み\nC.1.2 コ
 ンペに取り組む方針\nC.2 データサイズ\nC.2.2 評価指標\n
 C.2.3 データの特徴\nC.3 最終順位\nC.4 参考 HomeCreditコン
 ペの結果\nD HomeCreditコンペ 銀メダルを獲得するするた
 めに行ったこと（解説）\nD.1 スペック\nD.2 コンペ参加
 の前準備\nD.3 コンペ内容と基本的な内容の確認\nD.3.1 Ka
 ggleの公式ページ\nD.3.2 EDA\nD.4 コンペ参加\nD.4.1 とにか
 く1サブミット - 3特徴量だけを使う\nD.4.2 1ファイル全
 部使う+LightGBMにチャレンジ\nD.4.3 特徴量作成\nD.4.3.1 特
 徴量作成① 全ファイルを機械的に集計\nD.4.3.2 得量量
 作成② 項目同士の突き合わせ - 数値編\nD.4.3.3 特徴量
 作成③ 項目同士の突き合わせ - カテゴリ編\nD.4.3.4 特
 徴量作成④ 時系列アプローチ\nD.4.4 特徴量選択\nD.4.5 
 パラメタチューニング\nD.4.5.1 パラメタチューニング①
  自動チューニング\nD.4.5.2 パラメタチューニング②　Li
 ghtGBMの勉強 → 手動チューニング\nD.4.6 モデルの統合\nD
 .4.6.1 アンサンブル\nD.4.6.2 スタッキング\nD.5 結果\nD.6 
 まとめ\nE Kaggleの称号と用語集（解説）\nE.1 Kaggleの称号
 の説明\nE.2 Kaggle用語集\n　　　　\nF データ分析の勉強
 方法（解説）\nF.1 Kaggleで初サブミット\nF.2 Kaggleを楽し
 む\nF.3 知識をインプットする必要\nF.3.1 本で学ぶ\nF.3.2 
 動画で学ぶ\nF.3.3 カーネルで学ぶ\nF.4 実践\nF.5 理論を
 しっかりと書いてある本で学ぶ\nF.6 その後\nHomeCreditコ
 ンペに挑戦してみる(ハンズオン)\n残った時間で実際に
 HomeCreditコンペに挑戦していただきます。\n受講までに
 用意しておいていただきたいこと\nKaggleのサイトにユ
 ーザー登録をして、ログインできる状態にしておいて
 ください。\npythonの基本的な文法を把握しておいてく
 ださい。\n本イベントの入門編を受講していない方で
 も受講可能な内容になっています。\n参加費\n一般：200
 0円(税込み)\n学生：無料\n若手支援のため、学生は無料
 にしています。\nお菓子と飲み物（ソフトドリンク・
 アルコール）の用意があります。\n領収書はでません
 。\nタイムテーブル\n\n\n\n時間\n内容\n\n\n\n\n19:15\n開場\n
 \n\n19:30\nハンズオン開始\n\n\n21:30\n懇親会開始\n\n\n22:00\n
 解散\n\n\n\n※場合によっては、ハンズオンの時間が伸
 びる場合があります。ご了承ください。\n持ち物\nノー
 トPC\nWi-Fi環境は、会場内に設置されています。\n会場\n
 株式会社エスタイル\n〒150-0001\n東京都渋谷区神宮前3-25
 -14　エスラ原宿ビル8F\n原宿駅・明治神宮前駅から徒歩
 7分程度の場所にあります。
LOCATION:株式会社エスタイル 東京都渋谷区神宮前3-25-14　
 エスラ原宿ビル8F
URL:https://techplay.jp/event/735570?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR