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 すい会　第5回「自動機械学習をやってみよう」
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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5回「自動機械学習をやってみよう」
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/79705
 4?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「AI・業務自動化 展」より生放送\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\nスケジュール\n第5回
 　2020年10月28日（水）12：00～13：00\n隔週で開催予定\n\n
 ※AI・業務自動化展から配信予定\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/96152836275\n\n内容\n第5回「自動機械学習
 をやってみよう」\n自動機械学習の仕事の進め方をForec
 astFlowのデモを通して共有いたします。デモシナリオと
 して分類問題と回帰問題の２つの事例を扱います。\n
 ・分類問題：　米国の電話会社の解約予測モデル\n・
 回帰問題：　オンラインニュースの拡散予測モデル\n
 このデモを通してお伝えしたい内容\n・ForecastFlowの狙
 っている世界観「予測で世界は変えられる」は、どの
 ようなものか？\n・変わる業務イメージを捉える\n・「
 かんたん」に予測ができる範囲\n\nまた、このデモは幕
 張で開催されている「AI・業務自動化 展」より生放送
 でお送りいたします。\nGRI社も出展しておりまして、
 出展している展示物のデモも併せてお送りいたします
 。\nPythonで作成したAIとゲーム開発基盤Unityを連携させ
 、音楽と映像の融合、及びオンラインイベントを盛り
 上げる試作機をご紹介いたします。\n\n\n\nAI・業務自動
 化展ご来場特典\n\n今回のすいすい会は「AI・業務自動
 化展」のGRIブースにて開催し、同時にオンライン配信
 いたします\nブースでも参加いただけます。ご来場い
 ただいた方へは特典も用意しています\n詳細はこちら\n
 http://forecastflow.jp/event/japanitweek2020/\n\nご来場特典\n・お
 持ちいただいたデータを無料で解析　ハンズオン形式
 でレクチャーします（要予約）・セルフ型機械学習Fore
 castFlow の1ヶ月体験アカウントを無料で提供・アガルー
 トアカデミー機械学習超入門講座、講義動画を無料で
 提供・GRI オリジナルグッズを進呈（先着順）\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 Cali
 fornia、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/ppkgYD69NDU\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第４回「自動
 機械学習での特徴量の作り方」\n動画はこちら→　https
 ://youtu.be/Ms52EnCRk8g\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。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
 ました。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した。\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/news/12924\n
LOCATION:https://zoom.us/j/96152836275
URL:https://techplay.jp/event/797054?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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