【初・中級者向け】様々な距離と機械学習・クラスタリング #1

普段何気なく使っている距離という概念、とにかく座標の距離だから差を二乗して足し合わせて
ルートを適用してっていうのは中学・高校で習った話なのではないかと思います。
座標系でなかったとして、三平方の定理も斜辺の長さを求めていますがこれも座標系の距離と
同じようなものを求めています。

ですが距離の概念を抽象化すると座標系の距離にとどまらず色々と深い学びがあり面白いです。
また、機械学習でも様々な距離の概念が使われています。簡単な例としては、コサイン距離に
よる文書分類などが挙げられるかと思います。

そのため、当回ではユークリッド距離、マンハッタン距離、コサイン距離を始め、様々な距離を
紹介し、それの機械学習的な応用、中でもクラスタリングを中心に取り扱えればと思っています。
座学だけでなく、プログラミングをしつつ様々な例で動かすことで、具体的なイメージの伴った
理解の手助けになれば良いなと思っています。

高校数学の理解がないと2時間で取り扱うには厳しい内容なので、高校数学レベルの自信がない
方は、先に以下の高校数学の講習会を受けて頂くことをオススメいたします。
https://skillupai-reserch.connpass.com/event/75508/

・距離の概念の抽象化について理解が深まります
・ユークリッド距離、マンハッタン距離など、様々な距離の定義について知れます
・コサイン距離を利用した文書分類について知れます
・機械学習におけるクラスタリングについて知れます

1/14(日)
受付：12:45〜13:00
講義：13:00〜15:00

東京都千代田区神田岩本町1-1 (岩本町ビル74号室)
https://www.spacee.jp/listings/4492

・イントロダクション
　　日常で一番使われているユークリッド距離
　　ユークリッド距離はミンコフスキー距離に含まれている
　　コサイン距離を用いた文書分類

・距離に関して
　　距離の公理に関して
　　ミンコフスキー距離に関して
　　マンハッタン距離、ユークリッド距離などのミンコフスキー距離の具体例  etc

・クラスタリングに関して
　　最近傍法とボロノイ境界に関して
　　k最近傍法に関して
　　k-means法に関して
　　階層型クラスタリングに関して  etc

・scikit-learnを使ってのハンズオン


※講座内容は若干変更となる場合があります
（詳細の資料を作成するタイミングで細かいところが変わる可能性がありますが、大筋は変えない
形になると思っています）

・高校数学は大体は把握している方
・距離の概念の拡張に興味がある方
・クラスタリングのアルゴリズムを詳しく知りたい方

※
高校数学が怪しいと途中ついてくるのが厳しくなるので、数学に自信のない方は
https://skillupai-reserch.connpass.com/event/75508/
上記の数学の講習に先にご参加ください。

東大工学部卒。
データ分析/AI開発の仕事の経験は5年ほどで、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。
また、多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。
初心者向けの指導実績も多く、200名は越える。

・ノートとペン
・ノートPC
=> ある程度のスペックは欲しいので、5年以内に購入したくらいのものだと嬉しいです。
=> また、Windowsよりもmacの方が環境構築が楽なのでオススメです。

上記記載の通りです。実務的な話題になりますので、他の勉強会と比較して少々高めの価格設定
としています。
割引に関しましては、女性の少ない業界なので女性の参加者の割引と、懐事情を鑑みて25歳以下の
参加者への割引をさせていただければと思います。
また、1度で理解できなくても何度でも参加できるように同一タイトルの会への2回目以降の参加は
半額とさせていただきます。

Python+Anaconda付随のライブラリを利用できるようにしてきてください。
（具体的にはNumPy、scikit-learn、Jupyterの動作確認をしてきていただければと思います）
インストールがわからない方は、下記勉強会でプログラミング未経験者向けのフォローアップを
開催しておりますので、こちらに先にご参加いただければと思います。
https://skillupai-reserch.connpass.com/event/74802/

領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。
（個人で気軽に参加できるようにという価格設定なので、領収証発行の際は追加で2,000円の
お支払いをよろしくお願いいたします。）