BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//https://techplay.jp//JP
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:データ分析入門ウェビナー 〜評価指標、変数
 選択、アンサンブルといった基礎を学習〜
X-WR-CALNAME:データ分析入門ウェビナー 〜評価指標、変数
 選択、アンサンブルといった基礎を学習〜
X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:Asia/Tokyo
BEGIN:STANDARD
DTSTART:19700101T000000
TZOFFSETFROM:+0900
TZOFFSETTO:+0900
TZNAME:JST
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
UID:980430@techplay.jp
SUMMARY:データ分析入門ウェビナー 〜評価指標、変数選択
 、アンサンブルといった基礎を学習〜
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20250520T120000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20250520T130000
DTSTAMP:20260429T083422Z
CREATED:20250501T014856Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/98043
 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n[入門編] 2025
 年5月20日（火）に、株式会社エイゾス主催のデータ分
 析入門ウェビナーを開催します。データ分析に必須の
 評価指標について解説を行います。実数値データに対
 して、評価指標としてよく用いられる、相対誤差、Root
  Mean Square Error (RMSE)、相関係数、について解説します。
 また、２値データ（正常・異常、陽性・陰性など）に
 対する分析としてよく用いられるロジスティック回帰
 について簡単に説明した上で、混同行列の解説を行い
 ます。True Positive (真陽性）、False Positive（偽陽性）、Tr
 ue Negative（真陰性）、False Negative（偽陰性）の説明を行
 った上で、Accuracy（正解率）、Precision（精度・適合率
 ）、Recall（再現率）などの解説を行います。また、ROC
 曲線やAUCといった概念についても解説します。 さら
 に、伝統的な統計分析で用いられている変数選択につ
 いて紹介します。2015年に公表されたTRIPOD声明[1]で触れ
 られている、推奨されない変数選択手法について解説
 を行います。また、弊社のMulti-Sigmaを用いてAI解析を行
 う際の変数の取扱い方についてもご説明します。 最
 後に、機械学習モデルでよく利用されるアンサンブル
 モデルを簡単に紹介します。  [1]Transparent Reporting of a 
 multivariable prediction model for Individual Prognosis Or Diagnosis 【
 Agenda（予定）】- 評価指標1（RMSEや相関係数）- 2値分類
 （ロジスティック回帰）- 評価指標2（正答率や再現率
 ）- TRIPOD声明（変数選択部分）解説- 変数選択の悪い事
 例- アンサンブルモデル  研究開発、医療、マーケテ
 ィング、農業などの様々な分野で利用されている手法
 についてご説明します。データ分析にあまり馴染みの
 ない方に特にお勧めの内容となっています。 担当講
 師：　株式会社エイゾス　金井　龍一 Ph.D.(統計科学)
LOCATION:
URL:https://techplay.jp/event/980430?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR