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:768824@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:20200229T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20200229T170000 DTSTAMP:20260425T120114Z CREATED:20200125T075002Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76882 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豊重翔大\n慶應義塾大学大 学院にて統計学を専攻。純粋数学、統計学、情報工学 などに精通。海外留学時には、高速道路システム管理 会社にて路面の温度予測のプロジェクトに従事。統計 ・Python・機械学習・データ分析講座全般の講師を担当 する。\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/768824?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR