ゼロから作る勾配ブースティング〜XGBoost｜OSSに学ぶ機械学習の実装 #3

内容概要

scikit-learnなどといったOSSを手本に機械学習ライブラリの実装方法を学ぼう
ということで企画させて頂きました。

初回と第二回ではランダムフォレストの簡易実装や、scikit-learnのDecisionTreeと
RandomForestの実装の解説を通してOSSの読み方を学びました。
第３回では、勾配ブースティング〜XGBoost、 LightGBMの理論背景を解説してから
GitHubのコードも見ていきたいと思います。

※
内容は独立していますので、前回・前々回に参加していなくても理解できる内容となっています。
（告知ページに資料が上がっていますのでそちらをご確認ください）
https://ml-for-experts.connpass.com/event/124723/

開催日程

6/20(木)
受付：　19:50〜20:00
講義：   20:00〜22:00

※
途中5分ほど休憩を設ける予定です。

第３回アジェンダ

1. 勾配ブースティングの理解
- ブースティングとは？
- 勾配ブースティング

2. XGBoost, LightGBMのアルゴリズム理解

3. GitHubのコードを読む

会場

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

対象者

・XGBoost、LightGBMの詳細について学習したい方
・機械学習の実装方法を学びたい方
・OSSの読み方を知りたい方

講師プロフィール

名前：たみや@tatatatatamiya
早稲田大学で非線形物理・統計物理を，北海道大学で生物物理を研究し博士号を取得。
昨年4月より都内の受託データ分析ベンチャー企業に勤務。
ETLから時系列解析・画像処理まで，手広く携わる。

当日のお持物

PC（Python環境はご自身で予めご用意ください）

費用

4,000円

※
・領収書発行の際は事務手数料として追加1,000円のお支払いをよろしくお願いいたします

定員

6名（集まり具合に合わせて調整します、別媒体でも募集していますので申し込み人数は当日参加者数を反映しません）

備考

https://tatamiya.hatenablog.com

↑上記が講師ブログになりますので、参考にしていただけたらと思います！！

勾配ブースティングの解説論文

XGBoost論文

LightGBM論文

ご参加にあたってのお願い

無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので
基本的に行わないようにお願いします。（直前参加は定員的に問題なければ歓迎です！）
体調不良、職務都合、ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、
イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。
上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせて
いただきますので、その点だけ予めご了承ください。
（7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでのご連絡を
いただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います）

モチベーションの高い参加者の方を重視する運営としていきたいと考えています。
ご協力のほど、よろしくお願いいたします。