【演習講座】機械学習を始めるためのpythonデータ分析実践（機械学習モデル構築）

概要

【演習講座】では、理論や定理を学んだ後、実際に問題に取り組むことで、理解を深め、実力を身につけることを目的とします。

データ分析・機械学習などに興味がある初学者にとっては、機械学習のアルゴリズムなどが華やかに見えるかもしれませんが、環境設定と様々な基本的ツールへのアクセスができなければ、話がはじまりません。 本講座では、Pythonプログラミングの講座を一度受講された方あるいは勉強中の方に対象とし、演習問題を解くことを通して，回帰・分類を始めとしてどのようなタスクにおいても必須となる

• データの前処理・整形
• 変数選択
• ハイパーパラメータチューニング
• モデルの検証方法

への知識を深め，pandas・scikit-learnを用いて自力で実装する実践的講座となります。

この講座を学び終えれば、「現場で使える機械学習・データ分析基礎講座 」受講に向けての予備知識は万全なものとなります。次のステップとして実践的な機械学習を学ばれるに当たって非常に有用な講座となっておりますので、ぜひご検討ください。

告知は随時行います

講座で基本的操作を学ばれた方は、毎月開講予定の「現場で使える機械学習・データ分析基礎講座 」を受講いただけると、本講義で身につけたスキルを活かして、一気に機械学習の基礎をマスターすることができますので、是非ご検討ください。

この講座で得られること

• pandas、scikit-learnを組み合わせたデータの前処理
• scikit-learnによる予測モデルの構築と検証
• パラメータチューニングの方法
• scikit-learnの公式リファレンスをある程度読めるようにする

カリキュラム

演習と解説をメインに以下を進めていく予定です。

1. 本講座の目的とゴールの共有

2. データの前処理

   • 質的データ・欠損値の取り扱い

3. scikit-learnを用いた予測モデルの構築

   • 木モデル、線形モデル、より複雑なモデル

4. 予測モデルの改善

   • データの正規化・標準化
   • 次元削減（変数選択）
   • モデルの検証
   • パラメータチューニング

対象者

• Pythonの基礎的な文法(シリーズ第一講)
• NumPy, Pandasの基礎(シリーズ第二講)
• Matplotlib, Seabornの基礎(シリーズ第三講)
• 機械学習モデル構築(シリーズ第四講)

の内容をある程度理解されている方、「現場で使える機械学習・データ分析基礎講座」に万全の体制で望みたい方

会場へのアクセス方法

直接会場にお越しください。

遅刻の場合も直接会場にお越しください。

【場所について 】

住所は、東京都渋谷区桜丘町２９−２５ 渋谷パールホームというマンションです。

部屋番号は406号室です（ドアの上に部屋番号があります）。

渋谷パールホームは、東京渋谷福音協会の向かいのマンションです。 近くにコンビニ「ローソン」があります。

詳しい経路はこちらから。 https://goo.gl/maps/NTtXg4KwicQ2

講師

S Takahashi

東京大学教養学部広域化学科卒業。東京大学大学院総合文化広域科学専攻研究科修了。GPS将棋の開発者である金子知適研究室にてゲームAIの研究を行う。ゲームプログラミングワークショップ2014研究奨励賞受賞。東京大学広域科学専攻奨励賞受賞。

新卒で株式会社リコーに入社。情報システム部門で社内向けWebアプリケーションを作成する。また、WatsonやAzure AIなどのAI技術に関する調査も担当。その後、株式会社YTSを設立。オンラインや教室でのプログラミングセミナーを多数実施。基本的なプログラミングからAIに渡るまで、様々な内容を指導している。

当日のお持物

ご自身のノートPC（必須）

【動作環境】

MacOSX 10.9 以上

Windows 7 以上（64bit必須）

メモリ4GB以上

通信環境に関して

基本的にはこちらでWi-Fi環境を確保したいと考えておりますが、wifiが使えない日がないとも限らないのでwifiは自己責任でお願いいたします。（現在開講中の講座にて会場にWi-Fi環境が無い場合、ご自身のスマートフォンのデザリングなどで対応されております）

講座までの準備

最新のAnacondaをインストールし、ブラウザでJupyterNotebookを表示できる状態まで事前に準備お願い致します。

こちらを参考にしてください。 https://goo.gl/FRWrax

※各自で必ず当日までに環境構築をお願いいたします。 もし環境構築等でご不明な点等あれば、事前にご連絡いただければご案内します。

領収書

【Paypalでお支払いの場合】 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)

備考

• 環境設定などでつまった場合、可能な限りフォローさせていただきますが、講義の流れを優先させていただきます。
• 勉強会内容を撮影もしくは録音することは、ご遠慮ください
• 個人ブログへの記述については、良識の範囲内でお願いいたします
• 講義コンテンツは全てスキルアップAIに帰属していますので、複製はご遠慮ください

運営団体

https://www.skillupai.com/

講座に関するお問い合わせは、info@skillupai.comまでお願いいたします。