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:767833@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:20200207T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20200207T220000 DTSTAMP:20260423T132957Z CREATED:20200119T084925Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76783 3?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小林悠\n大学院にて複雑な最適化問題を解 くためのアルゴリズムや機械学習への応用研究に従事 。機械学習における最適化手法の改善手法を提案し、 深層学習による自然言語処理への応用について国際会 議で発表経験あり。また明治大学時代は、学科で4年連 続成績トップになり、三度の表彰を受ける。現在は、 深層学習による自然言語処理を用いた対話型システム やそのユーザ満足度について研究している。\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・メールでのお問い合わせは、info@t o-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/767833?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR