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:764785@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:20200125T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20200125T130000 DTSTAMP:20260423T233925Z CREATED:20191224T093223Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76478 5?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、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 Python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，Pytho n3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\nP ython3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\nmatplotlib\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神津陽信\n慶應義塾大学管理工学科卒業。 現在は、主に機械学習を用いた製造業における諸問題 へ取り組んでいる。機械学習と時系列データ、生産管 理に精通。AIコンサルタントとして、多数のプロジェ クトに携わる。\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Payp al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A I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/764785?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR