【実用レベルのモデルの作り方を学べる！】Python機械学習徹底演習

概要

ハンズオンで実用的な機械学習モデルを構築する一連の流れを体験していただきます。当日は演習形式で、回帰問題と分類問題の両方において、最終的に実用レベルのモデルを作ります！

当講座の想定受講者は、機械学習について「概要は大体わかったので、実用レベルのモデルを作りたい」という方です。機械学習に関する基礎知識に不安のある方は、Pythonによる機械学習入門を受講してからの参加をお勧めいたします。

レベル感としては以下に記載する講座を受講された方、受講はしていないが内容がある程度わかる方が対象です。

・Python入門講座
・Pythonデータ分析入門
・Pythonによる機械学習入門

講座を通じて得られること

・機械学習で実用レベルのモデルを構築するまでの一連の流れの理解

講座一覧のフローチャート

どの講座から受講したら良いのかわからないというような方は、下記のフローチャートを参考にしていただければと思います。

内容

1. 導入(ゴールの共有と基本事項の確認)
   
2. モデルの評価方法(回帰と分類)
   
3. ハイパーパラメーターのチューニング
   
4. 実用的な回帰モデルの作成(多項式回帰)
   
5. 実用的な分類モデルの作成(ランダムフォレスト)
   
6. 総合問題演習
   

※ 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

・機械学習の概要は分かって来たので、実用レベルのモデル構築に挑戦したい方
・Pythonを用いた機械学習に不慣れなので、演習を通じて慣れて行きたい方
・最短ルートで機械学習入門をしたい方

講師

柳浜万里
京都大学大学院にて、世界初のモデルとなる機械学習を用いた地震予測手法の開発に従事。kaggle(データ分析コンペ)にてメダル獲得経験あり。また会社で深層学習を応用したプロジェクトにも携わりつつ、法人研修の講師なども積極的に行う。

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。

領収書について

【Stripeで事前決済の方】
クレジットカード会社が発行する明細を領収書の代わりとしてご利用ください。当社より重複しての領収書発行は行なっておりません。

【当日払いの方】
講座後のアンケートにて、「領収書が必要」にチェックを入れるようにお願いいたします。領収書をメールにて送付させていただきます。

【Paypalの方】
決済処理後にPaypalから送付されるメール内容、またはPaypalの取引履歴から該当項目を確認の上、「詳細」をご覧ください。それらが領収書の代わりとなります。また、クレジットカード会社発行の利用明細書も領収書としてご利用いただけます。（当社より重複しての発行は行えません)

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

・メールでのお問い合わせは、info@to-kei.net　までご連絡ください。
・こちらで⇨LINE＠からもお問い合わせいただけます。（推奨）

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。
・講座内で扱うコンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属しています。複製はご遠慮ください。
・個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮ください。

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。