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:756020@techplay.jp SUMMARY:Python機械学習入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20191113T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191113T220000 DTSTAMP:20260424T003109Z CREATED:20191023T010033Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75602 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nPython機械学 習入門\n概要\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scik it-learn（sklearn）の習得をハンズオン形式で行います。\ 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、sklearn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※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※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、Python入門講 座の受講後に当講座の受講をお勧め致します。\n※機 械学習の前処理について習得したい方は、Python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講座を通じて得られること\n・ sklearnの使い方\n・代表的な機械学習手法の実装体験（S VM\,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カリキュラム\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※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講座一覧 のフローチャート\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事前準備・ 持ち物\nPython3をインストールしたPCの持参をお願いい たします．\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・matplo tlib\nまた，講義はJupyter Notebook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こんな人にオススメ\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講師\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。A I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(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会場\n東京都台東区台東１丁目11番4号 誠 心Oビル 3階\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❇︎オ ンライン受講でお申し込みいただいた方は、セミナー ルームにてご参加いただくことはできません。ネット 環境のある場所での受講をお願いいたします。\n領収 書について\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【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【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受付・入場時間\n開始の10分前 から\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ポータルサイト会員登録のお願 い\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お問い合わせ\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お申 し込みにあたっての注意事項\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 全人類がわかる統計学とは\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/756020?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR