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:738178@techplay.jp SUMMARY:Python機械学習入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190707T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190707T130000 DTSTAMP:20260509T023920Z CREATED:20190623T062557Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73817 8?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※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※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事前準備 ・持ち物\nPython3をインストールしたPCの持参をお願い いたします．\nまた以下のライブラリをインストール するようにお願いいたします。\n・pandas\n・sklearn\n・mat plotlib\nまた，講義はJupyter Notebookを用いて行いますので ，インストール頂いたほうがスムーズに講座を受ける ことが可能です．\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渡邉雅也\n経済ファイナンス時系列データに関する研 究に従事。統計学、情報工学、最適化の理論などに精 通。大手証券会社にて機械学習に関する技術を用いた 分析を行った経験を活かし、kaggleなどのコンペティシ ョンにも参加。幅広いAI分野の講座の講師を務める。\n \n\n\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。\ 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【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、以下のフォームよりご申請 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全人類がわかる統計学 領収書 発行フォーム\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ポータルサイト会員登録のお願い\n全人類 がわかる統計学では、ポータルサイトを使って講座で 扱う教材を受講者の皆様に共有いたします。\n初めて 全人類がわかる統計学の講座に参加される方は、あら かじめこちらより会員登録をお願いいたします。\nお 問い合わせ\n・メールでのお問い合わせは、info@to-kei.ne t　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株式会社AVILENが運営するサービスで す。統計学・機械学習の学習用サイト全人類がわかる 統計学を運営、管理するほか、社会人向けのAI人材や データサイエンティスト育成のための教育事業を行な っております。\n統計学や機械学習を、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/738178?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR