Pythonによる勾配ブースティング【入門編】
参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
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教室受講
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先着順 |
4,400円
クレジットカード払い
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7人 / 定員8人 |
2回目の参加(同じ講座)
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先着順 | 無料 | 0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
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。
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。
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
渡邉雅也
東京理科大学経営工学科にて経済ファイナンス時系列データに関する研究に従事。統計学、情報工学、最適化の理論などに精通。大手証券会社にて機械学習に関する技術を用いた分析を行った経験を活かし、kaggleなどのコンペティションにも参加。
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、以下のフォームよりご申請ください。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。
全人類がわかる統計学 領収書発行フォーム
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。
参加費のお支払いについて
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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