データサイエンスの講習会Part6

【データサイエンスの講習会Part6】

【概要】
今まで、扱ってこなかった、データハンドリング、欠損値への対応方法、計算の高速化、不均衡データへの対応と、Ensembling(Bagging, Boosting, Stacking(今回は2項分類と多項分類))を扱いたいと思います。使用言語はRです。

【詳細】
・大きなデータを扱うための、readr,dplyr,tidyr,reshape2,data.tableパッケージ(HadleyWickham氏作)を用いたデータ操作。
・欠損値への対応
・並列化による計算の高速化
・不均衡データへの対応
・Ensembling(bagging,boosting,stacking)
・POSデータ集計・解析例紹介

【タイムライン】
12:45- 開場
13:00-13:10 資料配布と各自自己紹介
13:10-13:15 Hadley Wickham氏紹介(5分)
13:15-14:00 データハンドリング系(45分)
14:00-14:10 休憩
14:10-14:30 欠損値処理系(20分)
14:30-14:50不均衡データへの対応(20分)
14:50-15:00 Ensenbling入門(Bagging, Boosting, Stacking)(10分)
15:00-15:10 休憩
15:10-15:40 Stacking、 高速化、AWS関連、モデル保存方法(30分)
15:40-15:50 POSデータ集計・解析例紹介(10分)
15:50-16:00 質疑応答
16:00- 解散

【会場】
LabCafe @本郷
東京都文京区本郷4-1-3 明和本郷ビル7F
(本郷交番向かいの、ラーメン屋「本郷家」さんが1Fに入っているビル。)
東京メトロ 丸ノ内線「本郷三丁目」　徒歩３分
都営大江戸線「本郷三丁目」　　　　 徒歩３分
http://lab-cafe.net/page/access

【日時】
2016年11月27日13－16時

【お申込み方法】
Doorkeeperよりお願いします。
https://0f1304e65103e294f80c0307ba.doorkeeper.jp/events/54618

【定員】
10名

【料金】
学生無料(学生の方は受付で学生証をお見せください)
社会人3000円(お釣りの内容によろしくお願いします)

【講師】
鈴木瑞人
東京大学大学院　新領域創成科学研究科　博士課程1年

【今までの講習会の内容】
Part1: 機械学習入門とデータ可視化
Part2: 機械学習の実践と時系列データ解析入門
Part3: 統計、状態空間モデル、一般化線形モデル、Pythonでの機械学習入門　
Part4: Rのデータセットを用いた、データ可視化と解析演習
Part5: Caretパッケージ紹介、パラメータチューニング、XgboostでのKaggle参加
Part6: データハンドリング、欠損値への対応方法、計算の高速化、不均衡データへの対応、Ensembling

【お問い合わせ】
machine.learning.r@gmail.com

【主催】
東京大学機械学習勉強会
http://www.machine-learning-r.com/

【東京大学機械学習勉強会とは？】
東大・早稲田・慶応の大学生・大学院生のデータ解析力の底上げを図り、また、学生がもつ大学の知識を一般に還元しようとしている東大生4名で活動している団体。