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:767975@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:20200208T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20200208T170000 DTSTAMP:20260423T193552Z CREATED:20200120T073128Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76797 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、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A I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/767975?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR