概要

機械学習勉強会＠渋谷 shmlは、機械学習の勉強会です。

数回にわたって、Pythonではじめる機械学習――scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 を読み進めてきましたが、 しばらく実習に重点を置いてすすめることになりました。 この本を教科書に、pythonとscikit-learnを使って実際に分析や実装を行う実習を行いましょう。

各人あるいは共同で、実行環境を整備し、データを集め、前処理をして、scikit-learn等を使って、上記の本にあるテクニックを応用してみる実習をする予定です。詳細は参加者で相談しながら決めていきます。

参加について

今まで友人や同僚などのみに声をかけていましたが、今後すこしずつ拡大していくため、ネットでも募集することにしました。 はじめての方もぜひご参加ください。

参加費用について

参加費用を仮に300円としてありますが、貸し会議室等の費用を人数で割った金額になる予定です。 8/22はひとり200円でした。

事前準備について

事前準備は必須ではありません。 もし余裕がある方は以下などをやってきてくださるとたいへん良いと思います。

• 教科書を読む
• 実行環境(anacondaなどpythonの環境)を整える
• ご自分の機械学習の実習をすすめる
• 関連ニュースや発表のネタを用意する (プロジェクタを使った発表も大歓迎です)

当日の持ち物について

• 上の教科書
• ノートPC (実習中心のため必須とさせていただきます)
• プロジェクタと繋ぐためのケーブル (発表者のみ。hdmiケーブル等。)
• ご自分の飲み物など (差し入れ大歓迎です)
• 参加費用 (小銭を用意していただけると助かります)

実績と予定

• 8/22 (終了) 実習初回. 教科書に沿ってirisをk近傍法でクラス分けしました. データを散布図にして観察しました. きゅうりの分類などについて話しました. その他関連ニュースについて情報交換しました. 7名参加しました.
• 8/29 (予定) 実習第2回. 教科書に沿って実習をします. bostonの不動産のデータやがんのデータなどを、決定木/線形回帰などの初回よりも高度なテクニックで分析します. 生データの取り込みについても触れるかも.
• (予定) 実習つづき 簡単にロードできる練習用サンプルデータに頼らず、実世界のデータをなんとかして取り込んで分析まで持ち込みます.
• (やりたい) 実際に役に立つことをしてみたい
• (やりたい) パラメータの自動調整などつかいたい
• (やりたい) ニューラルネットワーク・ディープラーニングもうごかしたい
• (やりたい) 実習で理解が深まったらまた教科書を読み進めたい