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:751230@techplay.jp SUMMARY:Python機械学習入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20191005T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191005T130000 DTSTAMP:20260408T053154Z CREATED:20190920T050044Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75123 0?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神津陽信\n慶應義塾 大学管理工学科卒業。現在は、主に機械学習を用いた 製造業における諸問題へ取り組んでいる。機械学習と 時系列データ、生産管理に精通。AIコンサルタントと して、多数のプロジェクトに携わる。\n\n\n(オンライン 受講、復習用動画は別講師の場合があります。)\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10 00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10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、in fo@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A I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/751230?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR