BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【無料】ゼロからはじめる機械学習講座「Kaggl eに挑戦」（テックジム・オープン講座） X-WR-CALNAME:【無料】ゼロからはじめる機械学習講座「Kaggl eに挑戦」（テックジム・オープン講座） 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:756939@techplay.jp SUMMARY:【無料】ゼロからはじめる機械学習講座「Kaggleに 挑戦」（テックジム・オープン講座） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20191217T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191217T210000 DTSTAMP:20260412T183728Z CREATED:20191029T115804Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75693 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【無料】ゼ ロからはじめる機械学習講座「Kaggleに挑戦」\n\nNumpy\,Pa ndasライブラリを使って機械学習のデータ処理を体験し 、線形回帰の問題を解いていきます。\nラストは学ん だことを活かして、Kaggleに挑戦してみましょう。\n\n対 象者\n\nエンジニア歴数年以上の方。\nプログラミング 初心者は「ゼロからはじめるパイソン入門講座」をオ ススメします。\n\nご用意いただくもの\n\n・ノートPC持 参\n・言語はPythonを使います。\n\n今回学ぶこと\n\n・num pyライブラリ\n・matplotlibライブラリ\n・ヒストグラム\n ・データフレーム\n・データ分析\n・要約統計量を表示 する\n・単回帰分析\n・散布図の上に計算した回帰係数 と切片が示す直線を上書き表示\n・モデルの決定係数\n ・Kaggle にチャレンジ\n\nKaggleはデータサイエンティス トへの最速の近道。そして一攫千金も。\n\nKaggle（カグ ル）は企業や研究者がデータを投稿し、それに対して 、統計家やデータ分析家がその最適モデルを競い合う 、予測モデリング・分析手法のプラットフォームで、2 010年に設立。そして2017年にはGoogleが数百億円で買収し ました。\n\n40万人のカグラーが一攫千金を求めてカグ ルに登録\n\nカグルの仕組みは、企業や政府などの組織 がコンペを開催、それに対して、データサイエンティ ストや機械学習エンジニアが最適モデルを提案。賞金 と引き換えに最も制度の高い分析モデルを買い取ると いう「クラウドファンディング」の仕組みです。\n\n現 在、開催されいるコンペを見てみると、賞金は250万円 から1000万円ぐらいまでのコンペがひしめいていますが 、3億円の賞金のコンペもあったようです。\n\nhttps://www .kaggle.com/competitions\n\n\n\nコンペの分野はさまざまで、HI V研究、チェス格付け、交通量予測、空港のセキュリテ ィなどなど。\n日本企業の例ですと、メルカリが販売 者が投稿した情報を基に「適正な販売価格」を予測す るチャレンジを開催しました。\n\nKaggleの中でも特に有 名な課題として「タイタニック号：災害からの機械学 習）」があります。\n\nなお、コンペ参加費用は無料で 、企業から提供されているトレーニング用のデータセ ットを利用して、モデルの訓練を行います。\n\nチャン スは1日5回。リアルタイムで評価スコアがわかる!!\n\n 各データセットには、他のユーザーが構築した予測モ デルのコードや説明が公開されています。\nそれは「Ke rnels（カーネル）」という機能で閲覧できます。\n\nま た、「Discussion（ディスカッション）」はカグラーたち のコミュニティ機能で、そこで質問したり、情報交換 をすることができます。\n\nデータの投稿は、予測され たデータのファイル（CSV形式）だけのときや、モデル のコードのカーネルの提出が必要な時があります。\n\n 予測データの投稿後は、リアルタイムで評価がつきま す。\nこのスコアをあげていき、コンペを勝ちあがり ましょうということになります。\nなお、予測データ の投稿は1日5回までです。\n\n初心者の方でもカーネル で公開されている処理コードを読むことで、最先端の データサイエンティストに近くことができますので、K aggleは機械学習の勉強の場としても有意義です。\n\n爆 速でデータサイエンティストになるためにはKaggleが近 道\n\nKaggleをやることでデータサイエンティストになる ために必要なスキルを身に付けることができます。\n\n データサイエンティストになるには、機械学習の理論 や数学・統計に関する学習、データを見極めたり、モ デルを作成する作業、そしてコーディングスキルが必 要とされています。\n\nしかしながら、Kaggleを始めるだ けならそれは不要で、プログラミング言語を始めるの と同じ感覚で、他のカグラーの分析手法を見ていれば 、自ずと上記のスキルが身につくようです。\n\nプログ ラミング経験がない人でも、カグルをやって3ヶ月で「 ソロゴールド」という称号を得た人もいます。\n\n機械 学習の勉強歴が半年の初心者で、Kaggleで銅メダルを取 得した方のブログによると、注目した視点は、入力デ ータを改変する“前処理”と、他者が提案したモデル を良いとこ取りする“モデルの流用”とのことです。\ n\nこれを読む限りでも、カグラー同士でマッシュアッ プされていく世界観が彷彿とされており、カグルの最 大の魅力といえましょう。\n\nもっとも効率的なスキル 習得「テックジム方式」とは？\n\n「テックジム（TechGY M）方式」とは、基礎知識なしでも、座学なしでプログ ラミングに専念できるように設計されたプログラミン グのカリキュラムメソッドです。\n\n優れたエンジニア の多くは、職業訓練学校や研修スクールで学ぶような 学び方をしません。\n\n作りたいものを作っていたら、 自然に習得できているのです。そして、優れた指導者 （メンターや師匠）との出会いがエンジニアとしての プロフェッショナル性を高めます。\n\nこの自発性とプ ロフェッショナル性を兼ね備えたのが「TechGYM方式」で す。\n\n授業を聞いたりテキストを読むことで失う時間 を、純粋にプログラミング時間に向けることで、習得 効率は飛躍的に向上し、モチベーションも維持できま す。\n\nその時点で知らなくていい知識や概念を可能な 限り削ぎ落とし、知るべきタイミングが訪れた時には すでに課題を通じて覚えているようなスキル習得の自 動化を図ります。\n\n講座で用いるサンプルソースや課 題は、最も効率よく学べるように細部に渡って設計さ れています。\n\nまるで魔法にかかったようにプログラ ミンスキルが習得できるのが「TechGYM方式」の醍醐味で す。\n\n百聞は一見に如かず。実際に講座に参加して「 魔法体験」をしてみてください。\n\n開催場所・開催時 間\n\n・デイズ赤坂見附（最寄駅：赤坂見附）\n・19:00-2 1:00（途中参加・途中退席OK）\n\n\nPython・AI・DAppsスクー ル「テックジム赤坂見附校」\n\n月額2万円で、参加し 放題のサービスとなります。\n\n他にもテックジム赤坂 見附校の特徴は、\n\n・平日夜の毎晩開催\n・トレーナ ーは現役のエンジニア\n・女性と学生の月会費は50%割 引\n・会員の同伴参加は無料\n・ピザナイトを月1で開 催（無料）\n・キャリア相談\n\nなどの会員特典のほか 、現在、入会金が無料となっております。\n\n詳細はこ ちら\nテックジム赤坂見附校\n LOCATION:デイズ赤坂見附 東京都港区赤坂3-9-1 紀陽ビル URL:https://techplay.jp/event/756939?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR