BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【データ分析初心者でも安心！】理論からし っかり理解する分類アルゴリズム X-WR-CALNAME:【データ分析初心者でも安心！】理論からし っかり理解する分類アルゴリズム 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:764786@techplay.jp SUMMARY:【データ分析初心者でも安心！】理論からしっか り理解する分類アルゴリズム DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20200126T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20200126T170000 DTSTAMP:20260424T225613Z CREATED:20191224T094917Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76478 6?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本講座は、データ分 析の中でも回帰問題と対をなす「分類問題」に関する 様々なアルゴリズムについて取り扱う講座です。\n分 類問題の例を挙げると、金融株式では「今後この株価 は上がるか下がるか」、メールのフィルタリングでは 「このメールは迷惑メールかどうか」などがあり、比 較的身近な問題と捉える事ができます。\nTrue or False の （いわゆるバイナリ）問題だけでなく、データのラベ ル形式に1~10までの数値が振られているような、多数分 類すべきクラスがある問題も分類問題のひとつです。\ n本講座で古典的な機械学習の手法であるサポートベク ターマシン（SVM）と k近傍法、Naive Bayesをしっかりと学 ぶことにより、分類問題について広く知見を得られる ことは間違いありません。\n古典的とはいえ、これら の手法の人気は根強く、近年行われているデータ分析 コンペティションなどでも非常によく利用されていま す。\n是非この機会に分類問題に関する機械学習の手 法に触れ、データ分析スペシャリストへの一歩を踏み 出しましょう！！\n当講座の受講者想定は以下の講座 を受講された方、または未受講で「理論や使い方は分 からないけど、なんとなくは知っている」などの方で す。\n\nPython入門講座\nPythonデータ分析入門\nmatplotlib/sea born入門\nNumpy入門\n【データ分析初心者大歓迎！！】Pyt hon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サポートベクター マシン（SVM，nuSVM）の理論，実装\nk近傍法（kNN）の理 論と実装，その派生形\nNaive Bayesの理論と実装を通した Bayseへの理解\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\nKNNとボロノイ図，次元の呪い\nKNN 実装\nKNN派生形\nSVMの理論\nSVMの実装，nuSVMについて\nNai ve Bayes\nアルゴリズム比較\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 Notebo ok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機械学習の概要は分かって来たので、実用レベ ルのモデル構築に挑戦したい方\nPythonを用いた機械学 習に不慣れなので、演習を通じて慣れて行きたい方\n 機械学習を理論からしっかり分かりたい方\n分類手法 について理論から知りたい方\n\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/764786?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR