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X-WR-CALDESC:【GRIデータサイエンスもくもく会 #5】　これ
 でバッチリ理解！〜機械学習の活用には特徴量が肝心
 ！特徴量エンジニアリングは何が大変？〜　
X-WR-CALNAME:【GRIデータサイエンスもくもく会 #5】　これ
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SUMMARY:【GRIデータサイエンスもくもく会 #5】　これでバ
 ッチリ理解！〜機械学習の活用には特徴量が肝心！特
 徴量エンジニアリングは何が大変？〜　
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/84068
 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\nデー
 タサイエンスもくもく会は、教養を身につける「オン
 ライン勉強コミュニティ」を目指しています。GRIの分
 析官が課題を提供し、参加者全員で「スキルを身に着
 けていく」場を目指します。毎回異なるトピックを一
 緒に勉強していきましょう！\nトピック例：人工知能
 、機械学習、データ分析、Pythonディープラーニング、G
 検定、数学、統計学\nトピックのリクエストも随時受
 付しています！\n内容\n[これでバッチリ理解！]シリー
 ズの第3弾！！\n機械学習の理解と活用のために大変重
 要な概念の１つは「特徴量」(feature)です。一言で表す
 と、特徴量とは、分析対象データの中の、予測の手掛
 かりとなる変数のことです。\nまた、「特徴量エンジ
 ニアリング」を通じて、予測変数として採用する列を
 選別し、データを予測に効果的な形に加工します。「
 特徴量エンジニアリング」で学習データの質を高める
 ことが、機械学習モデルの精度と機械学習プロジェク
 トの成功を大きく左右します。\n今回の講義では、以
 下について説明していきます。・特徴量とは何か：具
 体例を通じて徹底的に理解しましょう！・機械学習に
 おける特徴量の重要性・予測精度を高める特徴量エン
 ジニアリング（特徴量設計）\nさらに、もくもく会第3
 回目で出題した統計学の面白い「宿題」を解説します
 。\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\nZoomURL：https://us06web.zoom.us/j/87126
 374433\nミーティングID: 871 2637 4433\n※Zoomミーティングに
 て行います。Zoomの表示名変更が必要な方は、入室の前
 に変更をお願いいたします。\n講師\nヤン ジャクリン
 講師株式会社GRI　データ分析官 兼 講師\nこんな方にむ
 いています！\n\nとにかくデータサイエンスに興味をも
 っている方！\n最先端のAI技術について、自信を持って
 語れるようなりたい方\n資格習得のモチベーションが
 欲しい方\nAI人材（分析官・AIエンジニア）への転職や
 キャリアアップ\n\n\n参加費\n無料\n情報共有コミュニテ
 ィ\n気軽にディスカッションができるように、Slackをご
 用意していますこちらよりご自由にご参加ください\n
 注意事項\n\nリクルーティング、勧誘など、採用目的で
 のイベント参加はお断りしております。\n欠席される
 場合は、お手数ですが速やかにキャンセル処理をお願
 い致します。\n無断キャンセルや欠席が続く場合、次
 回以降の参加をお断りさせていただく場合がございま
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