BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//https://techplay.jp//JP
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:【入門者・初心者向け】scikit-learn を用いた実
 践機械学習~回帰・分類~
X-WR-CALNAME:【入門者・初心者向け】scikit-learn を用いた実
 践機械学習~回帰・分類~
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:748364@techplay.jp
SUMMARY:【入門者・初心者向け】scikit-learn を用いた実践機
 械学習~回帰・分類~
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190907T190000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190907T210000
DTSTAMP:20260406T175553Z
CREATED:20190831T142326Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74836
 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n内容概要\n
 現在、機械学習がビジネスに応用されるようになって
 から久しいです。\nそして、機械学習は、その有用性
 からか、理論も開発も凄まじい速度で進展しています
 。\n\n本セミナーは、このような社会情勢を鑑みて企画
 させていただきました。\n機械学習の進展についてい
 くため、あるいはビジネスで使うためには、\n機械学
 習が何をしているのか、どのような枠組みに従ってい
 るのか、ということは\n最低限知っておかなくてはな
 りません。\n\n具体的には、機械学習のフレームワーク
 を説明し、\n現在の発展した機械学習のモデルの基礎
 となったモデルを扱ったのちに、\nそれらを scikit-learn 
 で実装する時間を設けます。\n\n本セミナーで扱う内容
 は以下の通りです。\n\n・回帰モデル\n　　線型回帰\n
 　　リッジ回帰\n　　ニューラルネットワーク回帰\n\n
 ・分類器\n　　線形判別\n　　ロジスティック回帰\n　
 　ニューラルネットワークによる分類\n\nこれを機に機
 械学習に入門してみませんか？\n\nhttps://github.com/StairsTo
 SeventhHeaven/sklearn\n\n\n\n開催日程\n9/7（土）　\n受付　　
 　：18:50〜19:00\n講義　　　：19:00〜21:00\n\n\n\nアジェン
 ダ\n・機械学習の概論 (60分)\n　　\n　　フレームワー
 クの説明\n　　　　特徴量\n　　　　モデル\n　　　　
 ハイパーパラメータチューニング\n　　　　モデルの
 評価方法\n　　\n　　回帰モデル\n　　　　2 乗和誤差
 関数\n　　　　線形回帰\n　　　　Ridge 回帰\n　　　　
 ニューラルネットワーク回帰\n\n　　分類器\n　　　　
 線形判別\n　　　　ロジスティック回帰\n　　　　ニュ
 ーラルネットワークによる分類\n\n・実装編(60分)\n　　
 ハンズオンを通して理解を深め、\n　　モデルの比較
 を行いましょう！\n　　\n\n※\n細かいアジェンダは若
 干変更になる可能性があります。\n途中、10分程度の休
 憩を設けます。\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\n\n\n当
 日のお持物\n・ノートとペン\n・ノートPC\n=> ある程度
 のスペックは欲しいので、5年以内に購入したくらいの
 ものだと嬉しいです。\n=> また、WindowsよりもMacの方が
 環境構築が楽なので推奨です。\n\n\n\n事前準備\n特に必
 要はないですが、事前知識に自信のない方は下記に目
 を通してきていただけたらと思います。\nhttps://lib-arts.
 hatenablog.com/entry/sklearn_implement1\n\n・ライブラリ関連\nPyth
 on+Anaconda付随のライブラリを利用できるようにしてき
 てください。\nインストール手順について、不明な点
 がある方は当日追加1\,500円で個別フォローアップも可
 能です。\n\nhttps://github.com/StairsToSeventhHeaven/sklearn/blob/mas
 ter/RegressionForML.ipynb\n\n\n\n費用\n・3\,500円（2 時間）\n\n\n
 \n定員\n7名（人数に合わせて調整します、別媒体でも
 募集していますので申し込み人数は当日参加者数を反
 映しません）\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当日人数読めな
 くなり非常に迷惑なので\n基本的に行わないようにお
 願いします。（直前参加は定員的に問題なければ歓迎
 です！）\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別途ご連絡いただくか、\nイベン
 トへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しい
 です。\n上記がひどいアカウントに関してはブラック
 リスト処理を行い以後の参加をお断りさせて\nいただ
 きますので、その点だけ予めご了承ください\n（7割以
 上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセル
 はメッセージでのご連絡を\nいただくということだけ
 気をつけていただければ大丈夫だと思います）\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
LOCATION:水道橋駅周辺 千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F
URL:https://techplay.jp/event/748364?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR
