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X-WR-CALDESC:未経験者歓迎：機械学習をビジネスで活用す
 るための勉強会#9（クラスタリング）
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SUMMARY:未経験者歓迎：機械学習をビジネスで活用するた
 めの勉強会#9（クラスタリング）
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74305
 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n内容概要\n
 本勉強会は，\n機械学習の理論を学び、自身で動かせ
 るようになり、それぞれの手法を使うのに適切な場面
 を理解することで、\nその後、自身が関わっている業
 務に機械学習を導入出来るようになることを目的とし
 ます。\n\n主催者自身も、目下勉強中の身ですので、\n
 講義形式ではなく、\n皆で議論しながら理解を深めて
 いきたいと考えております。\n※勉強会に必要な情報
 は主催者が準備します！\n\n第７回までで、書籍「戦略
 的データサイエンス入門」に沿って教師あり学習・教
 師なし学習の基本的な考え方を\n学びました。\n第８回
 で、教師なし学習（クラスタリングのK-means法）の事例
 をPythonで動かして、皆で解釈する会を行いました。\n
 第９回でも、引き続き別の事例の解釈をやっていきな
 がら、他の方々の解釈の仕方を学び、それを通してK-me
 ans法の理解を深めたいと思います。\n尚、Python環境は
 、一旦、Google Colabとします。\n\n前提知識としては、\n
 機械学習の全くの初心者というよりは、\n「はじめて
 のパターン認識」など教科書的なものを一通り読んだ
 レベルを想定しておりますが、\n最低限、機械学習に
 ついてざっくり調べておいて頂ければ大丈夫です。\n
 ※ページ最下部で機械学習の概要を抑えるのに良い書
 籍を紹介しております！\n\nお気軽にご参加ください！
 \nよろしくお願いいたします！\n\n\n\n改めて、この勉強
 会で目指しているところ\n機械学習の理論を学び、自
 身で動かせるようになり、それぞれの手法を使うのに
 適切な場面を理解することで、\n自身が関わっている
 業務に機械学習を導入出来るようになる。\n\n\n\n開催
 日程\n8/8（木）\n19:50〜20:00：受付&コミュニケーション
 ツール（Slack）案内 \n20:00〜20:10：自己紹介（主にイベ
 ント参加理由）\n20:10〜20:15：趣旨の説明\n20:15〜21:15：
 皆で読み込み（適宜休憩）\n21:15～21:30：振り返り&次回
 進め方検討&参加してみての感想\n\n※\n進行次第で最長
 22時までは延長する可能性があります。\nまた、早く終
 わった場合でも22時までは会場を開けていますので、
 残って作業して頂いてもOKです。\n\n\n\n会場\n水道橋駅
 、神保町駅、九段下駅周辺\n千代田区西神田2-7-14 YS西
 神田ビル2F\n※気楽に来れる感じの部屋です！\n\n\n\n対
 象者\n・１人だと学習が進まない方\n・定期的な学習の
 予定を入れたい方\n・大きな金額を学習に投資するの
 が気乗りしない方\n・座学より自分で体験してモノに
 したい方\n\n\n\n当日のお持物\n・PC\n・ご自身が勉強に
 使っているもの\n　※書籍など\n・（お持ちの方は）書
 籍「戦略的データサイエンス入門」\n　※これまで本
 勉強会で利用していた書籍です。\n\n\n\n事前にお願い
 したいこと\n・Python環境構築\n　※Google Colabを動かせる
 状態にしてきて頂くようお願いいたします。\n　　（Go
 ogle Colabを使い始める際の参考記事は後日アップする予
 定です）\n　※当日、特に手を動かさなくても良いと
 いう方は必須ではありません。\n・過去開催回のメモ
 確認\n　※最下部リンクをご確認ください。\n\n\n\n費用
 \n・1\,000円（会場代）\n\n※ 領収書発行の際の参加費は
 法人参加と見なし、一律2\,000円とさせていただきます
 。\n\n\n\nご参加にあたってのお願い\n無断欠席や前日以
 降のキャンセルに関しては、\n基本的に行わないよう
 にお願いいたします。\n体調不良、職務都合、ご家庭
 の事情などどうしてものケースは、\n下記問い合わせ
 先までご連絡いただけますと嬉しいです。\n（connpass上
 でのキャンセルはNGとします）\n\n上記を守って頂けな
 い方に関しては、\n以後の参加をお断りさせていただ
 きますので、\nその点だけ予めご了承ください。\n\nモ
 チベーションの高い参加者の方を重視する運営として
 いきたいと考えています。\nご協力のほど、よろしく
 お願いいたします。\n\n問い合わせ先：\npilovoliq@gmail.com
 \n※主催者のプロフィール・経歴等が気になる方は、
 最下部のリンクをご確認くださいませ。\n（あまり大
 したことは書いておりませんが。。。）\n\n\n\n関連リ
 ンク（直近使うもの）\nクラスタリング\n◆Python：クラ
 スタリング（K-means）\n↑こちら↑\nGoogle Colab\n◆Google Co
 labのメリデメ、使い方\n↑こちら↑\n◆Colabファイル　
 ※クラスタリング(K-means法)：入門：得意教科\n↑こち
 ら↑\n◆Colabファイル　※クラスタリング(K-means法)：入
 門：scikit-learnデータセット(blobs)\n↑こちら↑\n◆Colabフ
 ァイル　※クラスタリング(K-means法)：入門：卸売業者
 の顧客データ\n↑こちら↑\n教材的なもの\n◆これまで
 の勉強会で作ったメモ\n↑こちら↑\n　※書籍「戦略的
 データサイエンス入門」の３～６章より\n\n関連リンク
 （その他）\n主催者・過去のイベントについて\n◆主催
 者について（Facebook）\n↑こちら↑\n◆JupyterNotebookファ
 イル　※Kaggleタイタニックやった時のもの\n↑こちら
 ↑\n　※2019/4/4時点\n◆第１回メモ：Kaggleやってみた記
 事の読み込み（by主催者）\n↑こちら↑\n◆第２回メモ
 ：Pythonで決定木モデルの作成（by主催者）\n↑こちら↑
 \n◆第３回メモ：決定木作成ロジック理解（by主催者）
 \n↑こちら↑\n◆第４回メモ：線形分類器作成ロジック
 理解（by主催者）\n↑こちら↑\n◆第５回メモ：過学習
 （by主催者）\n↑こちら↑\n\n機械学習\n◆機械学習の概
 要を抑えるための書籍\n『データサイエンティスト養
 成読本　機械学習入門編』（主催者も読んでいる途中
 ）\n↑こちら↑\n◆機械学習無料オンライン講座（主催
 者もやる予定）\n↑こちら↑\n◆機械学習の説明が分か
 りやすかった書籍\n『戦略的データサイエンス入門』\n
 　※本書籍を参考に機械学習の理解を進めています。\
 n↑こちら↑\n◆決定木の説明が分かりやすかった記事\
 n↑こちら↑\n\nPython\n◆Pythonメモ（by主催者）\n↑こち
 ら↑\n◆Python環境構築に関する記事（by共同主催者）\n
 ↑こちら↑\n◆Python環境構築トラブルシューティング
 （by共同主催者）\n↑こちら↑\n◆Pythonオンライン講座
 （主催者は受講中）\n↑こちら↑\n\nKaggle\n◆Kaggleアカ
 ウント作成方法（by主催者）\n↑こちら↑\nデータサイ
 エンス\n◆データサイエンス関連英単語の和訳（by主催
 者）\n↑こちら↑\n\nKaggleタイタニックコンペ\n◆タイ
 タニックコンペ（Kaggle内）\n↑こちら↑\n◆タイタニッ
 クコンペ参考記事（１）\n【Kaggle初心者入門編】タイ
 タニック号で生き残るのは誰？\n↑こちら↑\n　※本記
 事を参考にモデル作成をしています。\n◆タイタニッ
 クコンペ参考記事（２）\n【Pythonで決定木 & Random Forest
 】タイタニックの生存者データを分析してみた\n↑こ
 ちら↑\n　※本記事を参考に決定木の可視化を行って
 います。\n◆タイタニック号沈没事故（Wikipedia）\n↑こ
 ちら↑\n◆タイタニックDataset（学習用データ・テスト
 データ統合版）（主催者作成）\n↑こちら↑
LOCATION:YS西神田ビル 千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F
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