勉強会詳細

＊これまで、何度か開催し、ノウハウなども蓄積されてきたので、次のフェーズに進もうと検討中です。 今回は、機械学習ライブラリ「PyTorch」を使い、kaggleのデータを使ってシンプルな線形回帰を を使って、分析していくのが主な目標です。

（PyTorchニューラルネットワーク実装ハンドブック (Pythonライブラリ定番セレクション)）宮本 圭一郎 (著)さんの 本を使って勉強していこうと思います。

PyTorchとはPython向けのオープンソース機械学習ライブラリで、Facebookの人工知能研究グループにより初期開発されました。TensorFlowやKerasなどと同様に有名であり、TensorFlowやKerasなどのライブラリは設計書を「静的」に構築してから計算処理を行うのに対してPyTorchでは、この設計書（計算グラフ）を「動的」に構築する方法を採用しています。

＊本格的にコンペチームを作ったり、松尾研究室と何かをするのが目標です。 ＊今後、動画コンテンツや、遠方でイベントに参加できなかった人向けのコンテンツも作って行こうと思います。

PyTorchのコーディング演習として、世界各国で売られているラーメンのレビュー。ラーメンのブランド、発売国、さらに販売種別（カップラーメン・袋麺）などの特徴量をから評価を予測します。

またKaggleでは、入門のタイタニックだけでなくリクルートレストラン客数予測チャレンジ、Kaggle メルカリ価格予想チャレンジのデータも活用しようと思います。さらにLightGBMの使い方や仕組み、XGBoostなどによるデータ加工も取り組みたいと思います。

機械学習のライブラリなどを使って、kaggleにチャレンジしてみる勉強会です。 これから始める人にはサポートします。 現在作成中のものがある方はもくもく作業でも可能。

主催者は転職経験があるため、勉強会後のフリートークで転職の相談も可能です。 転職しようか迷っている方もどうぞ。

対象者

機械学習や統計を勉強し始めた人 PyTorchを使って見たい人 kaggleが気になっている人 何らかの学習データをお持ちの人 転職相談したい人 一つでも当てはまったらどうぞ！

持ち物 パソコン タイムスケジュール 14:00 - 開場・受付開始

14:00 - 14:30 受付・もくもくタイム

14:30 - 14:35 自己紹介 全員

14:35: 14:45 （PyTorchニューラルネットワーク実装ハンドブック (Pythonライブラリ定番セレクション)）宮本 圭一郎 (著)紹介

14:45 - 16:30

・Kaggle Accountを作成しSign in ・参加したいCompetitionを決めDataset等をDownloadする ・Competitionで計算すべき内容を理解する ・Datasetを処理しSubmit用Dataを作成する ・Submitして順位とScoreを確定させる

＊全部は終わらないかもしれませんが、有名なタイタニック号の学習データ、リクルート、メルかなりのデータなど 使えたらなと思います。

16:30 - 17:00 成果発表(フリートーク）

17:00 クロージング (アンケート)

※途中退場可能

主催者プロフィール 三浦卓馬 これまで大学院での学校支援プロジェクトや学会発表を経験後、公立小の教員を半年間経験。その後G’sアカデミーにて新規Web サービスの企画立案から開発までの基礎を学びSNSを卒業制作として作成。またサービスの開発だけでなく、マーケティングやデータベース、サーバーの基礎を学ぶ。 G’sアカデミー卒業後は、常駐案件のエンジニアをしながら、今春フリーランスを経験後、エンジニアとして勤務予定。