Pythonによる勾配ブースティング【入門編】

Pythonによる勾配ブースティング【入門編】

参加枠申込種別参加費定員
前払い
先着順 4,400円
事前支払い
12人 / 定員12人
オンライン受講
先着順 4,400円
事前支払い
1人 / 定員1人

イベント内容

Pythonによる勾配ブースティング【入門編】

概要

本講座では、勾配ブースティングの理論入門、Pythonによる実践を行います。 対象者は「データ分析において、最新のアルゴリズムを使いたい。より強力なモデルを理解、活用したい」方です。

勾配ブースティングは、現在データ分析コンペなどでも非常に多用される、最新のモデルです。講座内では他の決定木系アルゴリズムである、ランダムフォレストやアダブーストと比較しながら、その利点を解説します。

Pythonによるコード実践もすることで、実際のデータ分析で活きるスキルを身につけることができます。

【本講座の内容をしっかり理解するための条件】
必須条件
・Pythonの基本文法への理解(if文,for文,関数など)

推奨条件
・機械学習をPythonで行なった経験がある.

※当日はハンズオン形式で進めていきますので,Python3をインストールしたPCをご持参ください.また講座はJupyter notebookを用いて進行しますのでこちらもインストールを推奨いたします.

この講座で得られること

・決定木系モデルの概要把握
・アンサンブル学習、勾配ブースティングの理解
・実践的なデータ分析スキル

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。

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カリキュラム

・決定木とは
・アンサンブル学習
・ランダムフォレスト
・アダブースト
・勾配ブースティング
・他モデルとの比較

※当日予告なく内容が変更になる可能性がございます。

こんな人にオススメ

・アンサンブル学習・勾配ブースティングを理解,実装できるようになりたい方
・実践的なデータ分析スキルを身に付けたい方

事前準備・持ち物

Python3をインストールしたPCの持参をお願いいたします.

また以下のライブラリをインストールするようにお願いいたします。
・numpy
・pandas
・matplotlib
・sklearn

また,講義はJupyter Notebookを用いて行いますので,インストール頂いたほうがスムーズに講座を受けることが可能です.

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。

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。

注意事項

ご入金後のキャンセルはお受けいたしかねますのであらかじめご了承ください。講義資料のダウンロードor代理で参加いただくことは可能ですので、LINE@もしくは連絡先のメールアドレスまでご連絡ください。

参加費のお支払いについて

本イベントの参加費は、クレジットカードでの事前支払いとなります。
ご利用可能なクレジットカードをご用意いただき、お支払い手続きを行ってください。
本イベントは終了しました