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SUMMARY:＜Python機械学習＞Optuna + SHAP
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/79301
 5?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nMicrosoft Teams
 の会議で行います。\n公開講座当日に会議のリンクを
 一斉メールで送信いたします。\n=============================
 ==============================\n<アジェンダ>\nPythonによる機械
 学習の以下の技法について解説します。\n・Hyper paramete
 rs の最適化\n　　- Optuna\n　　- Tune-sklearn\n・モデルの解
 釈説明\n　　- SHAP(SHapley Additive exPlanations) \n★★イベン
 ト当日は、私の解説と質疑応答の部分のみビデオ録画
 させていただきます。予めご了承ください。\n===========
 ================================================\nConnpass 公開イベ
 ント年間予定\n<2020 年>\n2/15 Kaggle Titanic に必ず Submission 
 する夜\n3/21 Kaggle 画像問題で学ぶ初めてのDeep Learning\n4/
 25 Kaggle で学ぶ初めての機械学習回帰問題\n5/16 Kaggle で
 学ぶ自然言語処理\n6/6 Python と Wolfram 言語でのグラフィ
 ックス描画\n6/20 Kaggle クラシック問題で学ぶCNNと転移
 学習\n7/18 人工知能搭載 Webアプリ開発 (1)\n8/1 Pythonで行
 うABテスト解析\n8/8 Rで行う機械学習\n9/5 ノンコーディ
 ングで行う機械学習\n9/12 IoT 開発勉強会 (1) IoT事始め\n9
 /19 人工知能搭載 Webアプリ開発 (2)\n9/26 AutoEncoderと異常
 検知\n10/10 Python x Excel\, スクレイピング\n10/24 【NLP】BERT
  解説と応用\n11/7 機械学習 Optuna + SHAP\n11/21 人工知能搭
 載 Webアプリ開発 (3)\n12/5 物理ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ(Python\,C
 )\n12/12 増分学習＋不均衡データ分類\n12/19 【サイエン
 ス】AlphaFold 解説（仮）
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