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~レコメンデーション編~ 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~レコメンデーション編~ 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:762371@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~レコメンデーション編~ DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20191228T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191228T130000 DTSTAMP:20260423T184414Z CREATED:20191204T080831Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76237 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nセミナール ーム移転のお知らせ\nこの度、秋葉原駅前から下記住 所へセミナールームを移転いたします。\nお越しにな る際はくれぐれもお間違いのないようご注意ください 。\n移転先住所：中央区銀座2-14-4 銀座スクエア3階\n【 東京メトロ日比谷線】東銀座駅徒歩4分\n【東京メトロ 有楽町線】銀座一丁目駅徒歩5分\n【都営浅草線】宝町 駅徒歩6分\n【東京メトロ銀座線】銀座駅徒歩7分\n【JR 山手線】有楽町駅徒歩11分\n概要\n本講座では、機械学 習やAIを学んでいると度々目にするであろうレコメン デーションについて取り扱います。\nレコメンデーシ ョンとは、データを元にターゲットにおすすめの商品 を提案する機能を指します。\n例えば「ネットでお米 だけを買うつもりが、いい感じの炊飯器の広告に目が 留まり思わず買ってしまった」なんて話を耳にしたこ とはありませんか？ これは「お米をチェックした」と いうデータから、そのお米に紐付けされた炊飯器のデ ータをおすすめしているのです。\n簡単な例を示しま したが、実際のところレコメンデーションは非常に奥 が深く、さまざまなアプローチで行われており、ECサ イト以外にもニュースサイトや求人サイトといった分 野でも利用されています。ひとりひとりに合った情報 を提供できるため更なるビジネスチャンスを広げる可 能性が高く、今後ますます注目されていく技術です。\ n今回は「実際どんなものか学んでみたい！」「どこか ら始めていいか分からない……」とお思いの方に向け て一から仕組みを解説するほか、講師と一緒に簡単な レコメンデーションの実装を行います。つまずいても 講師がサポートいたしますのでご安心ください。本講 座を受講し、一人でもレコメンデーションの実装が行 えるようになりましょう！\n想定受講者のレベルは、 以下に記載する講座を受講された方、受講はしていな いが内容がある程度わかる方です。\n\nPython入門講座\nP ython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・レコメンデーションのさまざまな手法\n・ 協調フィルタリング\n・アソシエーション分析\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 レコメンデーションの概要\nレコメンデーションとは\n パーソナライズ\n評価方法\n協調フィルタリングの理論 と実装\nアソシエーション分析の理論と実装\nまとめ\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・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・機械学習の概要は分か って来たので、レコメンデーションに触れてみたいと いう方\n・実務に機械学習をどう生かせば分からない ので、とりあえず簡単な何かを実装してみたい方\n・ レコメンデーションにおける理論にもある程度触れて おきたいという方\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、k aggle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【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:東銀座駅徒歩4分/銀座一丁目駅徒歩5分/宝町駅徒 歩6分/銀座駅徒歩7分/有楽町駅徒歩11分 中央区銀座2-14-4 銀座スクエア3階 URL:https://techplay.jp/event/762371?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR