BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【オープン講座】AI・機械学習ハンズオン 〜 実践Kaggle〜 X-WR-CALNAME:【オープン講座】AI・機械学習ハンズオン 〜 実践Kaggle〜 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:750757@techplay.jp SUMMARY:【オープン講座】AI・機械学習ハンズオン 〜実践 Kaggle〜 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190919T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190919T220000 DTSTAMP:20260421T074251Z CREATED:20190917T061743Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75075 7?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n本勉強会の 参加者からkaggle expert1名、銅メダル獲得者3名がでまし た！\n本勉強会で初めてkaggleに参加してから3週間で銅 メダルを獲得し、その後kaggle expertになった者が1名で ました。また、それ以外にも本講座でkaggleを初めてか ら銅メダル獲得した者が3名出ました。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「Kaggleのチュー トリアル」は累計1800部を突破。\nhttps://twitter.com/currypur in\nhttps://note.mu/currypurin\nイベント内容\n「Kaggle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-profiling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\nC.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　　　　\n F 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\n F.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\nKag gle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無料\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最少催行人数\n6人以上\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\n1 9:30\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〒150-0001\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/750757?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR