BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【データ分析初心者大歓迎！！】Pythonを使っ た機械学習実装入門〜決定木編〜 X-WR-CALNAME:【データ分析初心者大歓迎！！】Pythonを使っ た機械学習実装入門〜決定木編〜 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:761073@techplay.jp SUMMARY:【データ分析初心者大歓迎！！】Pythonを使った機 械学習実装入門〜決定木編〜 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20191212T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191212T220000 DTSTAMP:20260423T145548Z CREATED:20191126T044207Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76107 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nPythonを使っ た機械学習実装入門〜決定木編〜\n概要\n本講座では、 データ分析で大活躍中の「決定木アルゴリズム」全般 に関して取り扱います。\n「AIとか機械学習って実際に モデルの中で何やってるか分からないんでしょ？」　 ……そういった声も多い中、決定木アルゴリズムの手 法は予測の結果から人間が解釈しやすい上、回帰問題 ・分類問題の課題解決能力も非常に高いことで知られ ています。\n機械学習について「決定木やLightGBM、ラン ダムフォレストって聞くけどなんのことだろう」「決 定木なら実務導入しやすいのではないか」と考えてら っしゃる方に、最適な講座となっております。\nまた 、基本的な手法だけでなく、応用的な派生手法につい ても多数取り扱います！\n派生手法は予測精度も高く 、学習に多くの時間を必要としないため、データ分析 の最前線でも頻繁に用いられます。\n続編講座となる P ythonを使った機械学習実装入門〜勾配ブースティング 編〜 につながる知識を扱うため、KaggleやSIGNATEで上位 入賞を目指している方にも非常におすすめな講座です 。\n想定受講レベルは以下の講座を受講された方、受 講はしていないが内容を理解している方が対象です。\ n\nPython入門講座\nPythonデータ分析入門\nmatplotlib/seaborn入 門\nNumpy入門\n【データ分析初心者大歓迎！！】Pythonを 使った機械学習実装入門〜評価指標と交差検証編〜\n\n 【本講座の内容をしっかり理解するための条件】\n必 須条件\n\nPythonの基本文法への理解（if文，for文，関数 など）\n\n推奨条件\n\n機械学習をPythonで行なった経験 がある．\n\n※当日はハンズオン形式で進めていきます ので，Python3をインストールしたPCをご持参ください． また講座はJupyter notebookを用いて進行しますのでこちら もインストールを推奨いたします．\nこの講座で得ら れること\n\n決定木とは，理論と実装\nアンサンブル学 習とは，理論と実装\nランダムフォレスト，アダブー スト，勾配ブースティングとは\n\nカリキュラム\n\n決 定木とは\n不純度，枝刈り\nアンサンブル学習（バギン グ，ブースティング，スタッキング）\nランダムフォ レスト\nアダブースト\n勾配ブースティング\nアルゴリ ズム比較\n\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こんな人にオススメ\n\n決 定木関連のアルゴリズムを分かった上で使いこなした い方\n決定木とは何かを最初からきちんと理解したい 方\n機械学習を理論からしっかり分かりたい方\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\nnumpy\npandas\nmatplotli b\nsklearn\n\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講師\n渡邉雅也\n経済ファイナ ンス時系列データに関する研究に従事。統計学、情報 工学、最適化の理論などに精通。大手証券会社にて機 械学習に関する技術を用いた分析を行った経験を活か し、kaggleなどのコンペティションにも参加。幅広いAI 分野の講座の講師を務める。\n\n領収書について\n【Stri pe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。\ 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。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/761073?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR