Pythonによる勾配ブースティング徹底演習

2019/03/30(土)19:00 〜 22:00 開催
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参加枠申込形式参加費 参加者
前払い
先着順 4,400円
クレジットカード払い
満席 / 定員8人
2回目の参加(同じ講座)
先着順 無料 0人 / 定員1人

イベント内容

概要

本講座では、勾配ブースティングの演習を徹底して行います。 (勾配ブースティング入門、中級の後の受講を推奨しています) 「データ分析において、最新のアルゴリズムを使いこなせるようになりたい。」という方におすすめです。

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。 その中でもXGBoostやLightGBMなどのライブラリがあり、これらを実データを用いて分析していただきます。 実際に手を動かすことで、実践的なデータ分析スキルを身につけられるだけでなく、より深いアルゴリズムの理解にも繋がります。

【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. ・勾配ブースティング入門・中級講座を受講済み

※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

  • 最新ライブラリの扱い方の習得
  • 高度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

  • XGBoost、LightGBM復習
  • 回帰問題
    • 演習
    • 解説
  • 分類問題
    • 演習
    • 解説

※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。

【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。

【別途領収書発行が必要な方】
別途発行手数料として1000円頂きます。必要な方はinfo@to-kei.netまでご連絡ください。領収書発行手数料と受講料金を合算した金額で発行いたします。

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

・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。
・最小遂行人数は「3名」です。開催日の前日までにこの人数に達しない場合は中止となります。ただし、複数の媒体で募集を行っているので、本サイトの申込者数が最小遂行人数に達しない場合でも開催になる場合がございます。もし、中止が決定した場合はその時点で「全額返金」し、登録しているメールアドレスにご連絡させていただきます。

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。

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。

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