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:764914@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:20200125T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20200125T223000 DTSTAMP:20260424T110650Z CREATED:20191225T084910Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76491 4?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\nPyt hon入門講座\nPythonデータ分析入門\nmatplotlib/seaborn入門\nN umpy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岡本秀明\n大学院にて機械 学習を用いた胃癌の自動診断に関する研究に従事。医 療画像診断、半導体欠陥検出、衛星画像解析など様々 なAIプロジェクトに携わる。メーカー研究所、大手通 信、外資ITにて研究開発やコンサルティングの経験が あり、人とAIとの協創に関心がある。\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10 00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/764914?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR