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X-WR-CALDESC:機械学習/Kaggleもくもく会（参考テーマ:スポー
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SUMMARY:機械学習/Kaggleもくもく会（参考テーマ:スポーツ
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76925
 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n（＊This event
  is in Japanese only）\nイベントの説明\n機械学習の勉強を
 したい人が集まるもくもく会です。\n機械学習に関わ
 ることであれば、何でもOK！\n  *とにかくKaggleを触りた
 い人向けテーマは「スポーツ」としてます\n　　テー
 マをすでに持っている人、他にやりたいことがある人
 は、スポーツに拘らなくて結構です。\n例えば...\n - Kag
 gleをやる\n - 統計の本を読む\n - ブログやQiitaの記事を
 書く\n - 数学の問題集をひたすら解く\n全てOK。\nまわ
 りの人としゃべりながら作業するもよし！\n最初から
 最後まで耳栓をして集中するもよし！\nチームを組ん
 で一つのテーマに取り組むもよし！\n途中参加や途中
 離脱も自由なので、お気軽にご参加ください。\n当日
 の流れ\n\n簡単な自己紹介 + 今日やること\nもくもく\n
 成果報告\n\n対象\n機械学習に関する勉強をしたい方。\
 nチームで作業\n一つのテーマを決めてチームで議論し
 ながら分析するのも面白いです。\n※ 希望者が複数人
 いた場合\n今回のテーマはスポーツアナリティクス\nデ
 ータセット\n1.Olympic Sports and Medals\, 1896-2014\n-Which countrie
 s and athletes have won the most medals at the Olympic games?\nhttps://ww
 w.kaggle.com/the-guardian/olympic-games\n2.FIFA World Cup\n-All the resul
 ts from World Cups\nhttps://www.kaggle.com/abecklas/fifa-world-cup\n3.Hom
 e Advantage in Soccer and Basketball\n-Home and away performance of 9K+ T
 eams from 88 leagues around the world\nhttps://www.kaggle.com/drgilermo/h
 ome-advantage-in-soccer-and-basketball\n4.FIFA 19 complete player dataset
 \n-18k+ FIFA 19 players\, ~90 attributes extracted from the latest FIFA d
 atabase\nhttps://www.kaggle.com/karangadiya/fifa19\n5.The History of Base
 ball\n-A complete history of major league baseball stats from 1871 to 201
 5\nhttps://www.kaggle.com/seanlahman/the-history-of-baseball\n6.Google Cl
 oud & NCAA® ML Competition 2019-Women's\n-Apply Machine Learning to NCAA
 ® March Madness®\nhttps://www.kaggle.com/c/womens-machine-learning-comp
 etition-2019/data\n7.GooglApply Machine Learning to NCAA® March\nApply M
 achine Learning to NCAA® March Madness®\nhttps://www.kaggle.com/c/mens-
 machine-learning-competition-2018/notebooks\n-参考\n-Datasets　FIFA\nh
 ttps://www.kaggle.com/datasets?sortBy=votes&group=public&search=fifa&page
 =1&pageSize=20&size=all&filetype=all&license=all\n-Tag sports-games\nhttp
 s://www.kaggle.com/tags/sports-games\nKaggle参考資料\n\nTitanicチャ
 レンジ\n   https://www.kaggle.com/c/titanic\nTitanicチャレンジ攻
 略法\n   http://qiita.com/suzumi/items/8ce18bc90c942663d1e6\n0から始
 めるkaggle超初心者向け入門\n   https://qiita.com/yukinagae/item
 s/661e6021871788e2f05d\nKaggleに登録したら次にやること ～ 
 これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Ke
 rnel ～\n   https://qiita.com/upura/items/3c10ff6fed4e7c3d70f0\n初心
 者向けスポーツ分析チュートリアル「目標達成に導く
 データ分析」 | Sports Analyst Meetup #1\n   https://upura.hatenablo
 g.com/entry/2019/02/15/220000\n第9回スポーツデータ解析コン
 ペティション審査会に参加しました！\n   https://upura.hat
 enablog.com/entry/2019/02/15/220000\n\n持ち物\n\nノートPC\n(充電
 器)\n※ Wi-Fi、コンセントは用意しています。\n\n注意\n
 開催中のKaggleコンペをやられる方はプライベートシェ
 アリングのないようにお願いします。\nTeam AIとは？\n20
 16年7月発祥のコミュニティです。2019年6月時点で会員60
 00人以上います。\n渋谷の拠点でAI教育イベントを通算5
 00回実施、日本最大級のAIコミュニティです。\n代表の
 石井は、翔泳社から"AIエンジニアになりたい人の為の
 本"を出版し、1万部を販売してます。\n-web\nhttps://www.tea
 m-ai.com/\n-Facebook(人工知能 研究会グループ Team AI)\nhttps:/
 /www.facebook.com/groups/teamaisupporters/?ref=bookmarks\n-Slack(AIコミ
 ュニティ）\nhttps://ai-university.slack.com/\n-メルマガ(最新
 のAI技術のトレンドや海外事例をメールマガジンでお
 届けします。)\nhttps://us9.list-manage.com/subscribe?u=b351ff53a100
 609b7c5759977&id=029741963f\nプレゼンター\n司会 ： 宮崎 翼 Tw
 itter:tsubasatwi\n1982年愛媛県出身、新居浜工業高等専門学
 校卒業後、大手商社に入社、その後通信業界にてSIerと
 してアカウントセールス担当\n代表者情報\n100万人の機
 械学習コミュニティを東京に創る Team AI\nhttp://www.team-ai
 .com/ 代表 ： 石井 大輔\n経歴:https://www.ishiid.com 株式会
 社ジェニオ代表取締役 1975年岡山県生まれ。 京都大学
 卒業後、伊藤忠商事にて欧州駐在しアパレルの知的財
 産と事業開発担当。2011年ジェニオを創業。 ファッシ
 ョン通販BUYMAの海外事業開発(欧州・米国)を受注。 2015
 年、シリコンバレーの起業家育成組織OneTractionの指導
 のもと米国で事業推進。 2016年、AI開発案件に特化した
 クラウドソーシングサービスTeam AIを立ち上げる。 TBS"A
 I共存ラジオ 好奇心家族"火曜日コメンテーター。
LOCATION:Team AI Base 東京都渋谷区宇田川町36-17 ニューシブ
 ヤマンション202
URL:https://techplay.jp/event/769253?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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