Python/sklearnを用いた機械学習演習

2018/05/26(土)16:30 〜 19:45 開催

ブックマーク

#Python, #機械学習, #データ分析, #データマイニング, #人工知能

参加枠	申込形式	参加費	参加者
前払い	先着順	4,000円 Paypal支払い	3人／定員5人
当日現金払い	先着順	5,000円現金支払い	2人／定員5人
2回目の参加（同じ講座）	先着順	無料	0人／定員1人

イベント内容

Python/sklearnを用いた機械学習演習

概要

Pythonの機械学習ライブラリである、scikit-learn（sklearn）の習得をハンズオン形式で行います。

sklearnはオープンソースの機械学習ライブラリであり、複雑な処理を簡潔な記述で済ませられるという点で、高い人気を誇っています。当講座は、sklearnの基本的な動作を習得していただくために、回帰・教師あり分類・教師なし分類・次元削減と幅広く網羅する内容となっています。

また、ただ概要を説明するだけではなく、それぞれに演習問題を用意しており、受講者の方々には実装までを自力でできるようになって帰っていただくことをゴールとしています。受講後は、手元にあるデータに対してsklearnを用いた適切な機械学習アプローチが取れるようになります。

※当講座はPythonの基本的な文法を理解している方を対象としています。文法に自身のない方は、Python入門講座の受講後に当講座の受講をお勧め致します。

この講座で得られること

・sklearnの使い方
・代表的な機械学習手法の実装体験（SVM,Kmeans,PCA,lasso）
・数ある機械学習手法をそれぞれどのような場面で使うべきかの理解
・手元にあるデータに対して、sklearnを用いた適切な機械学習アプローチが取れるようになる。

カリキュラム

・はじめに
・ファイルの読み込み、可視化
・回帰（lasso）
・教師あり分類（SVM・サポートベクターマシン）
・教師なし分類（クラスタリング・K平均法）
・次元削減（主成分分析・PCA）
・総合問題

※それぞれの項目に演習問題を用意しております。
※ 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。

事前準備

Python3のインストールをお願いいたします。
また、以下のパッケージを当講座では利用しますので、当日までに動作確認をお願いいたします。
・pandas
・sklearn
・matplotlib

※講座の進行は「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお勧め致します。

こんな人にオススメ

・Pythonの基本的な文法は分かっていて、これから機械学習を始めたい方（文法に自信のない方はこちらの講座の受講後に当講座の受講をお勧め致します。）
・機械学習には色々な手法があるが、どれをどの場面で使えばいいのかを知りたい方
・最短ルートで機械学習入門をしたい方

講師

I Sai
全人類がわかる統計学の管理人。大学にて統計学を専攻。サイトではPython、R、仮説検定、統計の基礎の記事を中心に担当。現在は、PythonやRを使い、都内の私立大学医学部で統計解析の助手やDSコンペへの参加などの活動をしている。また東京工業大学大学院にて自然言語処理の研究にも従事。

H Kyoda
東京大学大学院に在籍。専門は画像処理と機械学習で、Jaxaにて機械学習的なアプローチでの宇宙開発の研究に携わる。現在は、月探査機SELENEによって得られたスペクトルデータや月面画像データから、極域における水の有無について調べている。