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 すい会　第４回「自動機械学習での特徴量の作り方」
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SUMMARY:【水曜お昼の雑談会】データサイエンスすいすい
 会　第４回「自動機械学習での特徴量の作り方」
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/79572
 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nデータサイ
 エンスすいすい会\n概要\nデータサイエンスに関する雑
 談を通して、すいすいデータサイエンスを推進できる
 ような知見を貯めていくオンライン雑談会\nGRIの分析
 官リーダ他が参加してテーマについてお話します参加
 無料、お昼を食べながらお気軽にご参加ください\nス
 ケジュール\n第4回　2020年10月14日（水）12：00～13：00\n
 隔週で開催予定\n\n\n参加方法\n時間になりましたら、
 下記ZoomURLよりご自由にご参加ください\nhttps://zoom.us/j/9
 6152836275\n\nテーマ\n第４回「自動機械学習での特徴量の
 作り方」\n自動機械学習の工程の中で最も時間を要す
 るのが予測ターゲットを説明する特徴量データの準備
 になります。エンジニアリングです。ここでは、特徴
 量の考え方、アンチパターン、モダンなアルゴリズム
 で不要な特徴量処理をお話します。また、Tableauなどの
 可視化ツールで事前に分析しておくべきことと自動機
 械学習での特徴量エンジニアリングの使いどころをお
 伝えします。さらに、特徴量エンジニアリングで使う
 べきツールは以前お話をいたしましたが、Python\, R\, Tab
 leau Prep\, Alteryx\, Talend\, Matillionの違いをさらっと眺めま
 す。\n– 特徴量エンジニアリングの基本形\n– 特徴量
 のアンチパターン\n– ForecastFlowで不要な特徴量エンジ
 ニアリングのリスト\n– Tableauと自動機械学習での特徴
 量エンジニアリングの切り分け\n– 特徴量エンジニア
 リングのおすすめツール\n\n\nナビゲーター\n古幡 征史
 　\n株式会社GRI 取締役Ph.D in Computer ScienceGRIにて50以上
 のAI\, BI\, 分析基盤構築プロジェクトをリードKPMGコン
 サルティング、University of Southern California、ドワンゴを
 経て、2016年9月より現職\n \n参加対象\n・データサイエ
 ンスに関心のある方\n参加費\n無料\n\n機械学習活用や
 データサイエンスに関する情報共有コミュニティ\n自
 由にご参加いただけるSlackを用意しています実践的に
 機械学習を活用するための議論やノウハウの共有を目
 的としていますすいすい会の内容についても活発に議
 論できればと思いますSlackはこちら\n\n過去のすいすい
 会\n第1回「ビジネスでAIを上手く活用するための問題
 設定法の共有」\n動画はこちら→　https://youtu.be/ppkgYD69N
 DU\nAIを実践的に活用する際、どのような問題を設定す
 べきか？AIで解くべき問題が分かると、実践的なデー
 タ利活用ができます第1回では、サブスクリプション・
 ビジネス（解約防止、Life-Time Valueの予測）における問
 題設定の秘訣を話しました\n\n\n第2回 「アンケートと
 機械学習で効率的な顧客理解の実践方法の共有」\n動
 画はこちら→　https://youtu.be/-s1PcLQUBNI\nアンケート回収
 数が少なくアンケート結果が眠っている企業も多いの
 ではないでしょうか？今回の「すいすい会」では、ア
 ンケートと機械学習の組み合わせの事例を紹介しまし
 た\n\n\n第３回「機械学習の初心者卒業：　分類問題の
 精度評価手法と不均衡データの実践的な取り扱い」\n
 動画はこちら→　https://youtu.be/q6WJDTOgotA\n実社会では不
 均衡データを扱うのが普通ですが、教科書ではあまり
 触れられていないため、不均衡データの実践的な取り
 扱い方をお話ししました\n\n\n\n※動画や資料は弊社コ
 ーポレートサイトでもご覧いただけます\nhttps://gri.jp/ne
 ws/12924
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