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Python/sklearnを用いた機械学習演習

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

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。

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PythonR、仮説検定、統計の基礎の記事を中心に担当。現在は、PythonR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。

持ち物

・Python3の実行環境と必要ライブラリ(pandas,sklearn,matplotlib)をインストール済みのPC

※インストールでお困りの方はinfo@to-kei.netまでご連絡いただければ、可能な範囲で対応致します。
※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。

参加費

前払い
4000円

※前払いの方で、やむを得ずキャンセルされる場合は、開催日の3日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を払い戻し致します。以降は払い戻しをできませんのでご注意ください。

当日現金払い
5000円(受付時にお支払いください)

二回目の参加の方
無料

※当講座は二回目のご参加に関しては無料で受け付けております。一回受けたが、途中参加だったために深い理解が出来なかった、もう一度受けて理解を深めたいという要望にお応えするためのものです。是非ご利用ください。

領収書について

前払いの方
PayPal発行の受領書が領収書となります。 受領書ページは、PayPalの支払い完了ページで「印刷用受領書を見る」をクリックすると表示されます。 (当社よりの重複しての領収書発行は行えません)

当日払いの方
受付時に領収書が必要な旨と、メールアドレスをスタッフまでお申し付けください。領収書をメールにて送付いたします。

受付・入場時間

開始の15分前から

※なるべく5分前までにお入りください。
※途中参加も可能です。

お問い合わせ

イベントに関するお問い合わせはinfo@to-kei.netまでご連絡ください。

注意事項

・リクルーティング、勧誘、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処分とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来るよう、ご協力をお願い致します。

全人類がわかる統計学とは

統計学の学習サイト、全人類がわかる統計学を運営、管理している団体です。統計学とその関連分野について、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるということを目指して活動しています。

注意事項

※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。
2018/05/26(土)
16:30〜19:45
参加者
定員6人
会場
渋谷駅徒歩5分
東京都渋谷区南平台町2-6 (南平台ヒルス303)

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