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:743103@techplay.jp SUMMARY:Python機械学習入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190812T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190812T130000 DTSTAMP:20260423T213927Z CREATED:20190726T045622Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74310 3?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1週間、 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事前準備・持ち物\n\nPython3をインストール したPCの持参をお願いいたします．\n\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・matplotlib\n\nまた，講義はJupyter Notebo ok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\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小林悠\n大学院にて 複雑な最適化問題を解くためのアルゴリズムや機械学 習への応用研究に従事。機械学習における最適化手法 の改善手法を提案し、深層学習による自然言語処理へ の応用について国際会議で発表経験あり。また大学時 代は、学科で4年連続成績トップになり、三度の表彰を 受ける。現在は、深層学習による自然言語処理を用い た対話型システムやそのユーザ満足度について研究し ている。\n\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、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\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ポータルサイト 会員登録のお願い\n\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\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 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。\ 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/743103?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR