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SUMMARY:AI・機械学習ハンズオン  〜実践Kaggle 初級編〜
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73757
 9?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！\n本勉強会で
 初めてkaggleに参加してから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？\nAI・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kaggleグランドマスターに
 なることを目指して挑戦中。\n2018年4月に出版した「Kag
 gleのチュートリアル」は累計1800部を突破。\nhttps://twitt
 er.com/currypurin\nhttps://note.mu/currypurin\nイベント内容\n「Kag
 gle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-profilin
 g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 Prediction 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\n
 C.2 データサイズ\nC.2.2 評価指標\nC.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 Kaggle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　LightGBM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：2000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〒1
 50-0001\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/737579?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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