【実用レベルのモデルの作り方を学べる！】Python機械学習徹底演習

概要

ハンズオンで実用的な機械学習モデルを構築する一連の流れを体験していただきます。当日は演習形式で、回帰問題と分類問題の両方において、最終的に実用レベルのモデルを作ります！

当講座の想定受講者は、機械学習について「概要は大体わかったので、実用レベルのモデルを作りたい」という方です。機械学習に関する基礎知識に不安のある方は、Pythonによる機械学習入門を受講してからの参加をお勧めいたします。

レベル感としては以下に記載する講座を受講された方、受講はしていないが内容がある程度わかる方が対象です。

・Python入門講座
・Pythonデータ分析入門
・Pythonによる機械学習入門

※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1週間、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！

講座を通じて得られること

・機械学習で実用レベルのモデルを構築するまでの一連の流れの理解

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。

内容

1. 導入(ゴールの共有と基本事項の確認)
   
2. モデルの評価方法(回帰と分類)
   
3. ハイパーパラメーターのチューニング
   
4. 実用的な回帰モデルの作成(多項式回帰)
   
5. 実用的な分類モデルの作成(ランダムフォレスト)
   
6. 総合問題演習
   

※ 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・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

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．
※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。

こんな人にオススメ

・機械学習の概要は分かって来たので、実用レベルのモデル構築に挑戦したい方
・Pythonを用いた機械学習に不慣れなので、演習を通じて慣れて行きたい方
・最短ルートで機械学習入門をしたい方

講師

小林悠
大学院にて複雑な最適化問題を解くためのアルゴリズムや機械学習への応用研究に従事。機械学習における最適化手法の改善手法を提案し、深層学習による自然言語処理への応用について国際会議で発表経験あり。また大学時代は、学科で4年連続成績トップになり、三度の表彰を受ける。現在は、深層学習による自然言語処理を用いた対話型システムやそのユーザ満足度について研究している。

領収書について

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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。

ポータルサイト会員登録のお願い

全人類がわかる統計学では、ポータルサイトを使って講座で扱う教材を受講者の皆様に共有いたします。 初めて全人類がわかる統計学の講座に参加される方は、あらかじめこちらより会員登録をお願いいたします。

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。