Python機械学習入門

概要

Pythonによる機械学習入門講座を実施いたします！入門として、機械学習のライブラリであるscikit-learn（sklearn）の習得をハンズオン形式で行います。

sklearnはオープンソースの機械学習ライブラリであり、様々な機械学習手法を簡潔な記述実装できるという点で、高い人気を誇っています。当講座は、sklearnの基本的な動作を習得に加えて、機械学習の手法の全体像を掴んでいただくために、回帰・教師あり分類・教師なし分類・次元削減と幅広く網羅する内容となっています。

また、ただ概要を説明するだけではなく、それぞれに演習問題を用意しており、受講者の方々には実装までを自力でできるようになって帰っていただくことをゴールとしています。受講後は、手元にあるデータに対してsklearnを用いた適切な機械学習アプローチが取れるようになります。

※本講座は、動画復習対応講座でございます。受講した翌日から3日間、動画を公開いたします。聞き逃してしまった箇所の補填やより深い理解のためにお役立ていただけると幸いです！

※当講座はPythonの基本的な文法を理解している方を対象としています。文法に自身のない方は、Python入門講座の受講後に当講座の受講をお勧め致します。

※機械学習の前処理について習得したい方は、Pythonデータ分析入門を合わせて受講していただけると、より深い理解につながります。

講座を通じて得られること

・sklearnの使い方
・代表的な機械学習手法の実装体験（SVM,Kmeans,PCA,lasso）
・数ある機械学習手法をそれぞれどのような場面で使うべきかの理解
・手元にあるデータに対して、sklearnを用いた適切な機械学習アプローチが取れるようになる。

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。

カリキュラム

・ファイルの読み込み、可視化
・回帰分析・Lasso回帰分析
・教師あり分類（SVM・サポートベクターマシン）
・教師なし分類（クラスタリング・K平均法）
・次元削減（主成分分析・PCA）
・総合問題

※それぞれの項目に演習問題を用意しております。
※ 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

・Pythonの基本的な文法は分かっていて、これから機械学習を始めたい方（文法に自信のない方はこちらの講座の受講後に当講座の受講をお勧め致します。）
・機械学習には色々な手法があるが、どれをどの場面で使えばいいのかを知りたい方
・最短ルートで機械学習入門をしたい方

講師

渡邊 雅也
東京理科大学工学部情報工学科。大学にて金融工学、情報工学、統計学を専攻。研究室では，金融系時系列データの解析を基にエコノミストのアシスタントを行う。kaggleなどの機械学習コンペなどにも参加。

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。

会場

東京都台東区台東１丁目11番4号 誠心Oビル 3階

アクセス
秋葉原駅より徒歩5分
JR線をご利用の方は昭和通り改札、東京メトロ日比谷線をご利用の方は1番出口が最も近くなっております。

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。

【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）

お申し込みにあたっての注意事項

・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。（感想などは問題ございません）
・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。