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〜教師なし学習編〜 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〜教師なし学習編〜 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:761881@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〜教師なし学習編〜 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20191220T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191220T220000 DTSTAMP:20260425T142118Z CREATED:20191201T091928Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76188 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\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 〜教師なし学習編〜\n概要\n本講座では、機械学習の手 法を大きく二分する分野である 「教師なし学習」 に ついて取り扱います。\nデータに対して教師なし学習 を適応することで、人間の目では判断できない、デー タの背後に隠れている潜在的な特徴を得ることが可能 です。\n最近の機械学習分野で非常に人気のあるプロ セスとして、「どんな問題を解決するにもまずデータ の特徴を知る 」という考えの元で分析を始める、探索 的データ解析（EDA） があります。\n本講座を受講すれ ば、EDAの発展的内容はもちろん、教師あり学習の予測 精度を上げるためのキーとなる「特徴量エンジニアリ ング」の第一歩として、教師なし学習の様々な手法を 知ることができるでしょう！!\n当講座は、\n「教師な し学習はそもそもどんな使い方があるの？」\n「教師 なし学習はいろんな種類があるけど何がいいの？」\n といった疑問点をお持ちの皆様にオススメの講座とな っています。\n受講生の想定レベル感としては以下に 記載する講座を受講された方、\nまたは受講はしてい ないが内容がある程度わかる方が対象です。\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講座を 通じて得られること\n\n教師なし学習とは\n階層的クラ スタリングについて\n非階層的クラスタリングについ て（K-means\,K-means++\,Gaussian Mixture）\n\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内容\n\n教師なし学 習とは\n課題と応用\n距離のさまざまな定義\nデータ変 形\nクラスタリング（凝縮型階層的クラスタリング， ウォード法）\n非階層的クラスタリング（Kmeans）スク ラッチ実装\nKmeans++\,X-means\,混合ガウスモデル，DBSCAN\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、以下のパ ッケージを当講座では利用しますので、当日までに動 作確認をお願いいたします。\n\npandas\nsklearn\nmatplotlib\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※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\n教師なし学習の理論を分 かったうえで使いこなしたい方\n実装面においても詳 細に知りたい方\n\n講師\n白戸豪大\nエコール・サント ラル・ナント（フランス）および慶應義塾大学大学院 を修了。\n修士論文のテーマは「ボロノイ図と空円を 用いたサッカーにおける守備構造評価」。\n統計学・ 機械学習などを用いたスポーツの学際化を目指してい る。\n第8回スポーツデータ解析コンペティション サッ カー部門 優秀賞受賞。\n\n\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\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。\n\n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。\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\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/761881?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR