決定木＋アンサンブル学習入門

データサイエンスを基本から学びたい方のための基礎講座。
今回は決定木、ランダムフォレストについて基礎から学びましょう。

6/21(金)

受付：19:30〜19:45
講義：19:45〜21:00

〇扱う内容
今回は決定木、ランダムフォレストやアンサンブル学習について学び、
機械学習の評価指標などモデリングの基礎的な知識の整理を行います。

＜講義＞
1. 決定木
　決定木とは、不純度の考え方
　交差エントロピー、ジニ係数
　決定木の手法、決定木と剪定
　剪定・枝切りを行わない場合の問題点

2. アンサンブル学習
　バギングとブースティング
　ランダムフォレスト

3. 機械学習の評価指標
　ROCとAUC、Confusion Matrix
   ROC曲線をプロット
   AUCの考え方

※
詳細は一部変更となる可能性があります。

品川周辺ですが、現在のところ会場未定

・非エンジニアだけど、簡単なデータ分析ができるようになりたい方
・Python の使い方を一通り学習し終えた方
・機械学習の主な手法について勉強したい方

ノートパソコン必須。

阪大大学院数学専攻卒。大阪府出身。
C、C++、Java、Perl、PHP、Ruby、Python、R、bash を操る公共系インフラエンジニア、フロントエンジニア
を経て、医療系クラウドサービスを展開。医療系システムコンサルタント等を経てAIベンチャーにて
データサイエンティスト。
大手から中小まで数多くのシステム開発プロジェクトで開発統括、プロマネを経験。
基盤設計、統計学、機械学習、深層学習、組織論、リーダーシップ論、心理学、事業戦略論等をテーマに、
社内外で講師の経験多数。