Pythonによる勾配ブースティング【中級編】

2019/04/08(月)15:00 〜 18:00 開催
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イベント内容

Pythonによる勾配ブースティング【中級編】

概要

本講座では、勾配ブースティングのより応用的な理論、実践を行います。 (勾配ブースティング【入門編】の後の受講を推奨しています)

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、従来の勾配ブースティングとの違いを比較しながら、その利点を解説します。

さらに実際のデータ分析にいきる、細かなパラメータの扱い方も学ぶことができます!

【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の基本文法を習得していること.
・決定木やランダムフォレスト,勾配ブースティングなどの基礎的な手法へのある程度の理解

※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

  • 勾配ブースティングの理解
  • 最新ライブラリ(LightGBMなど)の扱い方の習得
  • 最新のアルゴリズムによるデータ分析スキル

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

  • 勾配ブースティング
  • XGBoost
  • LightGBM
  • 従来のものとの比較
  • パラメータチューニング

※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

・勾配ブースティングの最新ライブラリを使いこなせるようになりたい方
・実践的なデータ分析スキルを習得したい方

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

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。

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

株式会社AVILENが運営するサービスです。統計学・機械学習の学習用サイト全人類がわかる統計学を運営、管理するほか、社会人向けのAI人材やデータサイエンティスト育成のための教育事業を行なっております。 統計学や機械学習を、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

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