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:760572@techplay.jp SUMMARY:Python機械学習入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20191210T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191210T220000 DTSTAMP:20260423T071925Z CREATED:20191122T030051Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76057 2?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※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（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・matplotlib\nまた，講義はJupyter N otebook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雪江 亮太\n東京大学 大学院にて深層学習を用いた医療画像処理の研究に従 事。また、企業にて機械学習を用いた電力需要予測の 開発に従事した経験がある。画像認識、深層学習、時 系列データの分析に精通し、講師を担当する。\n\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【Paypa l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・前払いの方で 急遽参加できなくなってしまった場合は、動画(一部講 座のみ)・資料配布またはキャンセルに応じます。\n連 絡先のメールアドレスまたはLINE＠（推奨）にご連絡く ださい。キャンセルの場合は、開催日の4日前までのご 連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を返金 いたします。それ以降は返金には応じ兼ねますのでご 了承ください。\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/760572?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR