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 門」勉強会　ビジネス課題解決に強いデータサイエン
 ティストへ　
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SUMMARY:【無料オンライン】「概論解説：機械学習入門」
 勉強会　ビジネス課題解決に強いデータサイエンティ
 ストへ　
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/87923
 8?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n「概論解説
 ：機械学習入門」勉強会　ビジネス課題解決に強いデ
 ータサイエンティストへ\n概要\nビジネス課題解決に強
 いデータサイエンティスト・コンサルタントを目指す
 勉強会です。学生・社会人どなたでも参加可能です。\
 nDX・データサイエンス時代における経営戦略・マーケ
 ティング・組織論などをテーマに、今後も勉強会を開
 催予定ですのでコミュニティをフォロー頂けると嬉し
 いです。\n※注：今回の勉強会は、アンケートでリク
 エストの多かった機械学習入門をテーマに解説いたし
 ます。\n【目次】・はじめに：データ分析者に求めら
 れるスキル　ービジネス力・データサイエンス力・デ
 ータエンジニアリング力\n・機械学習入門　ー全体像
 ：教師あり学習・教師なし学習・強化学習　ー教師あ
 り学習：クラス分類・回帰　ー教師なし学習：異常検
 知・クラスタリング・レコメンデーション　ー強化学
 習：事例とポイント　ーアルゴリズム≒個性　ー予測
 精度と説明性・解釈性の関係　ー機械学習を用いる目
 的：予測・因果推論・知識発見\n・データ分析プロセ
 ス：CRISP-DM　ービジネス課題理解・背景理解　ーデー
 タ理解　　ーデータ前処理・特徴量設計　ーモデル構
 築　※学習フェーズと適用フェーズ　ーモデル評価　
 ※予測精度とそれ以外の評価基準について（説明性・
 ロバスト性など）　ー共有・実装　※計算量問題・外
 挿問題　・Q＆A・ディスカッション\n※数式は一切用い
 ずに図・イメージ・事例にもとづいて機械学習概論を
 解説いたします。※後半は入門書にあまり記載の無い
 データ分析各プロセスにおける注意ポイントを解説い
 たします。\nお願いしたいこと：参加申し込み時のア
 ンケートにて、"興味関心・学びたい分野"をぜひ回答
 頂ければ幸いです。今後開催する勉強会テーマの参考
 にさせて頂きます。\nまた、ご学友・ご同僚・SNSなど
 で拡散頂けると励みとなります。\nタイムスケジュー
 ル\n\n\n\n時間\n内容\n\n\n\n\n18:50〜\n受付開始\n\n\n19:00〜20
 :15\n機械学習入門 解説\n\n\n20:15〜20:30\nQ＆Aディスカッ
 ション\n\n\n\n※ 当日予告なく時間配分・内容が変更に
 なる可能性がございます。\n登壇者\n高木 宏明\nデータ
 分析コンサルタントフレイ・アンド・テクノロジーズ
 株式会社 代表慶應義塾大学大学院 経営管理研究科 非
 常勤講師 「データサイエンス」(2019年度1学期～)青山
 学院大学 社会情報学部 非常勤講師 「データマイニン
 グ」「データマイニング演習」(2018\,2020\,2021年度)\n慶
 應義塾大学大学院 経営管理研究科（ビジネススクール
 ・MBA）修了国立 高松高専専攻科 機械電気システム工
 学専攻 修了\nうどんの国香川県出身、ビジネスよりの
 データ分析者。非常勤講師としてビジネススクール（M
 BA課程）の社会人学生へデータサイエンスを教えてい
 ます。ビジネス理論から機械学習アルゴリズムまでわ
 かりやすく解説することが得意です。\n\n参加対象\n\n
 データサイエンティストやエンジニアの方でビジネス
 面に強くなりたい方\nデータ分析コンサルタント・DXコ
 ンサルタントを目指している方\nビジネス力を高めた
 い方\n勉強したい学生・社会人の方はどなたでも参加
 可能です\n\n参加費\n無料\n\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キャンセル待ち・補欠・落選の方は
 ご参加いただくことが出来ませんのでご了承ください
 。\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
 場合がございます。\nフレイAT勉強室（運営：フレイ・
 アンド・テクノロジーズ株式会社）\n
LOCATION:オンライン(zoom)
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